Основы Pandas №1. Чтение файлов, DataFrame, отбор данных
Загрузка файла .csv в pandas DataFrame
жүктеу/скачать 1,17 Mb.
|
1Pandas No1. CHtenie failov DataFrame otbor dannykh (1)
Загрузка файла .csv в pandas DataFrameДля загрузки .csv файла с данными в pandas используется функция read_csv(). Начнем с простого образца под названием zoo. В этот раз для практики вам предстоит создать файл .csv самостоятельно. Вот сырые данные: animal,uniq_id,water_need elephant,1001,500 elephant,1002,600 elephant,1003,550 tiger,1004,300 tiger,1005,320 tiger,1006,330 tiger,1007,290 tiger,1008,310 zebra,1009,200 zebra,1010,220 zebra,1011,240 zebra,1012,230 zebra,1013,220 zebra,1014,100 zebra,1015,80 lion,1016,420 lion,1017,600 lion,1018,500 lion,1019,390 kangaroo,1020,410 kangaroo,1021,430 kangaroo,1022,410 Вернемся во вкладку “Home” https://you_ip:you_port/tree Jupyter для создания нового текстового файла… затем скопируем данные выше, чтобы вставить информацию в этот текстовый файл… …и назовем его zoo.csv! Это ваш первый .csv файл. Вернемся в Jupyter Notebook (который называется «pandas_tutorial_1») и откроем в нем этот .csv файл! Для этого нужна функция read_csv() Введем следующее в новую строку: pd.read_csv('zoo.csv', delimiter=',') Готово! Это файл zoo.csv, перенесенный в pandas. Это двухмерная таблица — DataFrame. Числа слева — это индексы. А названия колонок вверху взяты из первой строки файла zoo.csv. На самом деле, вам вряд ли придется когда-нибудь создавать .csv файл для себя, как это было сделано в примере. Вы будете использовать готовые файлы с данными. Поэтому нужно знать, как загружать их на сервер! Вот небольшой набор данных: pandas_tutorial_read …можно получить всю информацию из файла. Вернуться в Jupyter Notebook и использовать ту же функцию read_csv (не забыв поменять имя файла и значение разделителя): pd.read_csv('pandas_tutorial_read.csv', delimeter=';') Данные загружены в pandas! Что-то не так? В этот раз не было заголовка, поэтому его нужно настроить самостоятельно. Для этого необходимо добавить параметры имен в функцию! pd.read_csv('pandas_tutorial_read.csv', delimiter=';', names=['my_datetime', 'event', 'country', 'user_id', 'source', 'topic']) Так лучше! Теперь файл .csv окончательно загружен в pandas DataFrame . Примечание: есть альтернативный способ. Вы можете загрузить файл .csv через URL напрямую. В этом случае данные не загрузятся на сервер данных. pd.read_csv( 'https://pythonru.com/downloads/pandas_tutorial_read.csv', delimiter=';', names=['my_datetime', 'event', 'country', 'user_id', 'source', 'topic'] ) Примечание: если вам интересно, что в этом наборе, то это лог данных из блога о путешествиях. Ну а названия колонок говорят сами за себя. жүктеу/скачать 1,17 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|