Dateien einlesen mit pandas
In echten Projekten sind die Daten in Dateien gespeichert, nicht in dictionaries. Egal, ob du eine E-Commerce-Plattform aufbaust, Analyse-Dashboards einrichtest oder Probleme bei Transaktionen behebst – das schnelle Laden und Überprüfen deiner Daten ist der entscheidende erste Schritt.
pandas erleichtert dir das – du kannst Dateien laden und sofort Spaltentypen, Speicherverbrauch und fehlende Werte prüfen, sodass du Probleme mit der Datenqualität frühzeitig erkennen kannst.
Eine Datei namens sales.csv mit Spalten für Benutzer-IDs, Daten und Bestellwerte wurde für dich geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Entwicklung mit Python für Fortgeschrittene</Kurs>Übungsanweisungen
- Lies
"sales.csv"ein und speichere die Daten alssales_df. - Zeige die Informationen des DataFrame an.
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Import pandas
import pandas as pd
# Read in sales.csv
sales_df = pd.____("____")
# Display the DataFrame info
print("--- DataFrame Info ---")
print(sales_df.____())