Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Вивчайте Файли CSV | Зчитування Файлів у Pandas
Перші Кроки з Pandas

bookФайли CSV

Оскільки pandas є основною бібліотекою для аналізу та обробки даних, однією з її ключових можливостей є читання та запис різних типів файлів, зокрема CSV-файлів.

CSV (Comma-Separated Values) — це текстовий файл для зберігання табличних даних, де кожен рядок є записом, а стовпці розділені комами.

CSV-файл може містити такі дані:

  • Числа: цілі або десяткові значення (наприклад, 42, 3.14);
  • Текст: рядки або категоріальні дані (наприклад, John, Active);
  • Дати/Час: часові мітки (наприклад, 2023-12-30);
  • Булеві значення: логічні значення (True, False).

Кожен рядок повинен містити однакову кількість стовпців, а перший рядок часто містить заголовки стовпців.

Функції, такі як read_csv() та to_csv(), зручні для роботи з CSV-даними.

Базовий синтаксис read_csv() та основні параметри наведено нижче:

Ось оновлена версія з чітким поясненням параметра index_col:


pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', header=0, names=None, usecols=None, index_col=None, ...)
  • filepath_or_buffer: шлях до CSV-файлу (рядок або URL);
  • sep: роздільник (за замовчуванням кома ,);
  • header: номер рядка для використання як заголовки стовпців (за замовчуванням перший рядок);
  • names: список назв стовпців для використання;
  • usecols: підмножина стовпців для читання;
  • index_col: стовпець (або список стовпців), який буде встановлено як індекс DataFrame.
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
Примітка

Переконайтеся, що посилання на набір даних взято в лапки.

Базовий синтаксис to_csv() та основні параметри виглядають так:

pandas.DataFrame.to_csv(path_or_buf=None, sep=',', ..., columns=None, header=True, index=True, ...)
  • path_or_buf: шлях до файлу або об'єкт, куди слід записати CSV;
  • sep: роздільник для відокремлення значень (за замовчуванням кома ,);
  • columns: підмножина стовпців для запису (за замовчуванням усі стовпці);
  • header: чи включати імена стовпців як заголовок (за замовчуванням True);
  • index: чи записувати індекси рядків у файл (за замовчуванням 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
Завдання

Swipe to start coding

Вам надано URL-адресу до CSV-файлу, збережену у змінній file_url.

  • Зчитайте CSV-файл за вказаною URL-адресою у DataFrame з назвою wine_data.

Рішення

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 2. Розділ 1
single

single

Запитати АІ

expand

Запитати АІ

ChatGPT

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

close

Awesome!

Completion rate improved to 3.03

bookФайли CSV

Свайпніть щоб показати меню

Оскільки pandas є основною бібліотекою для аналізу та обробки даних, однією з її ключових можливостей є читання та запис різних типів файлів, зокрема CSV-файлів.

CSV (Comma-Separated Values) — це текстовий файл для зберігання табличних даних, де кожен рядок є записом, а стовпці розділені комами.

CSV-файл може містити такі дані:

  • Числа: цілі або десяткові значення (наприклад, 42, 3.14);
  • Текст: рядки або категоріальні дані (наприклад, John, Active);
  • Дати/Час: часові мітки (наприклад, 2023-12-30);
  • Булеві значення: логічні значення (True, False).

Кожен рядок повинен містити однакову кількість стовпців, а перший рядок часто містить заголовки стовпців.

Функції, такі як read_csv() та to_csv(), зручні для роботи з CSV-даними.

Базовий синтаксис read_csv() та основні параметри наведено нижче:

Ось оновлена версія з чітким поясненням параметра index_col:


pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', header=0, names=None, usecols=None, index_col=None, ...)
  • filepath_or_buffer: шлях до CSV-файлу (рядок або URL);
  • sep: роздільник (за замовчуванням кома ,);
  • header: номер рядка для використання як заголовки стовпців (за замовчуванням перший рядок);
  • names: список назв стовпців для використання;
  • usecols: підмножина стовпців для читання;
  • index_col: стовпець (або список стовпців), який буде встановлено як індекс DataFrame.
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
Примітка

Переконайтеся, що посилання на набір даних взято в лапки.

Базовий синтаксис to_csv() та основні параметри виглядають так:

pandas.DataFrame.to_csv(path_or_buf=None, sep=',', ..., columns=None, header=True, index=True, ...)
  • path_or_buf: шлях до файлу або об'єкт, куди слід записати CSV;
  • sep: роздільник для відокремлення значень (за замовчуванням кома ,);
  • columns: підмножина стовпців для запису (за замовчуванням усі стовпці);
  • header: чи включати імена стовпців як заголовок (за замовчуванням True);
  • index: чи записувати індекси рядків у файл (за замовчуванням 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
Завдання

Swipe to start coding

Вам надано URL-адресу до CSV-файлу, збережену у змінній file_url.

  • Зчитайте CSV-файл за вказаною URL-адресою у DataFrame з назвою wine_data.

Рішення

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 2. Розділ 1
single

single

some-alt