Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Lära CSV-Filer | Läsa Filer i Pandas
Pandas Första Steg

bookCSV-Filer

Eftersom pandas är det främsta biblioteket för dataanalys och datamanipulation, är en av dess viktigaste funktioner möjligheten att läsa och skriva olika filtyper, inklusive CSV-filer.

En CSV (Comma-Separated Values)-fil är en textfil som används för att lagra tabulär data, där varje rad representerar en post och kolumner separeras med kommatecken.

En CSV-fil kan innehålla följande data:

  • Tal: heltals- eller decimaltal (t.ex. 42, 3.14);
  • Text: strängar eller kategoriska data (t.ex. John, Active);
  • Datum/Tid: tidsstämplar (t.ex. 2023-12-30);
  • Booleska värden: logiska värden (True, False).

Varje rad måste ha samma antal kolumner, och den första raden innehåller ofta kolumnrubriker.

Funktioner som read_csv() och to_csv() är användbara för att hantera CSV-data.

Den grundläggande syntaxen för read_csv() och viktiga parametrar är följande:

pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', header=0, names=None, usecols=None, ...)
  • filepath_or_buffer: sökväg till CSV-filen (sträng eller URL);
  • sep: avgränsare (standard är kommatecken ,);
  • header: radnummer som ska användas som kolumnrubriker (standard är första raden);
  • names: lista med kolumnnamn att använda;
  • usecols: kolumner att läsa (delmängd av kolumner).
12345
# Loading the CSV into a `DataFrame` import pandas as pd salary_data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a43d24b6-df61-4e11-9c90-5b36552b3437/Salary+Dataset.csv') print(salary_data)
copy
Note
Notera

Säkerställ att datasetlänken är omsluten av citattecken.

Den grundläggande syntaxen för to_csv() och viktiga parametrar är följande:

pandas.DataFrame.to_csv(path_or_buf=None, sep=',', ..., columns=None, header=True, index=True, ...)
  • path_or_buf: filsökväg eller objekt där CSV-filen ska sparas;
  • sep: avgränsare för att separera värden (standard är komma ,);
  • columns: delmängd av kolumner att skriva (standard är alla kolumner);
  • header: om kolumnnamn ska inkluderas som rubrikrad (standard är True);
  • index: om radindex ska skrivas till filen (standard är True).
1234567
import pandas as pd countries_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']} countries = pd.DataFrame(countries_data) countries.to_csv('countries.csv') print('Done')
copy
Uppgift

Swipe to start coding

Du får en URL till en CSV-fil som är lagrad som en sträng i variabeln file_url.

  • Läs in CSV-filen från den angivna URL:en till en DataFrame med namnet wine_data.

Lösning

Var allt tydligt?

Hur kan vi förbättra det?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 2. Kapitel 1
single

single

Fråga AI

expand

Fråga AI

ChatGPT

Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal

close

Awesome!

Completion rate improved to 3.03

bookCSV-Filer

Svep för att visa menyn

Eftersom pandas är det främsta biblioteket för dataanalys och datamanipulation, är en av dess viktigaste funktioner möjligheten att läsa och skriva olika filtyper, inklusive CSV-filer.

En CSV (Comma-Separated Values)-fil är en textfil som används för att lagra tabulär data, där varje rad representerar en post och kolumner separeras med kommatecken.

En CSV-fil kan innehålla följande data:

  • Tal: heltals- eller decimaltal (t.ex. 42, 3.14);
  • Text: strängar eller kategoriska data (t.ex. John, Active);
  • Datum/Tid: tidsstämplar (t.ex. 2023-12-30);
  • Booleska värden: logiska värden (True, False).

Varje rad måste ha samma antal kolumner, och den första raden innehåller ofta kolumnrubriker.

Funktioner som read_csv() och to_csv() är användbara för att hantera CSV-data.

Den grundläggande syntaxen för read_csv() och viktiga parametrar är följande:

pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', header=0, names=None, usecols=None, ...)
  • filepath_or_buffer: sökväg till CSV-filen (sträng eller URL);
  • sep: avgränsare (standard är kommatecken ,);
  • header: radnummer som ska användas som kolumnrubriker (standard är första raden);
  • names: lista med kolumnnamn att använda;
  • usecols: kolumner att läsa (delmängd av kolumner).
12345
# Loading the CSV into a `DataFrame` import pandas as pd salary_data = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a43d24b6-df61-4e11-9c90-5b36552b3437/Salary+Dataset.csv') print(salary_data)
copy
Note
Notera

Säkerställ att datasetlänken är omsluten av citattecken.

Den grundläggande syntaxen för to_csv() och viktiga parametrar är följande:

pandas.DataFrame.to_csv(path_or_buf=None, sep=',', ..., columns=None, header=True, index=True, ...)
  • path_or_buf: filsökväg eller objekt där CSV-filen ska sparas;
  • sep: avgränsare för att separera värden (standard är komma ,);
  • columns: delmängd av kolumner att skriva (standard är alla kolumner);
  • header: om kolumnnamn ska inkluderas som rubrikrad (standard är True);
  • index: om radindex ska skrivas till filen (standard är True).
1234567
import pandas as pd countries_data = {'country' : ['Thailand', 'Philippines', 'Monaco', 'Malta', 'Sweden', 'Paraguay', 'Latvia'], 'continent' : ['Asia', 'Asia', 'Europe', 'Europe', 'Europe', 'South America', 'Europe'], 'capital':['Bangkok', 'Manila', 'Monaco', 'Valletta', 'Stockholm', 'Asuncion', 'Riga']} countries = pd.DataFrame(countries_data) countries.to_csv('countries.csv') print('Done')
copy
Uppgift

Swipe to start coding

Du får en URL till en CSV-fil som är lagrad som en sträng i variabeln file_url.

  • Läs in CSV-filen från den angivna URL:en till en DataFrame med namnet wine_data.

Lösning

Switch to desktopByt till skrivbordet för praktisk övningFortsätt där du är med ett av alternativen nedan
Var allt tydligt?

Hur kan vi förbättra det?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 2. Kapitel 1
single

single

some-alt