Von CSV zum DataFrame (1)

Es ist zwar möglich, Daten in einem Dictionary zu sammeln und daraus einen DataFrame zu erstellen, aber besonders effizient ist das nicht. Stell dir vor, du hast es mit Millionen von Beobachtungen zu tun! In solchen Fällen liegen die Daten normalerweise in Dateien mit einer regelmäßigen Struktur vor. Einer dieser Dateitypen ist die CSV-Datei, kurz für „Comma-Separated Values“ (durch Kommas getrennte Werte).

Um CSV-Daten als pandas DataFrame in Python zu importieren, kannst du read_csv() verwenden.

Wir testen diese Funktion jetzt mit denselben Fahrzeugdaten aus der vorigen Übung. Diesmal sind die Daten jedoch in einer CSV-Datei namens cars.csv zu Verfügung gestellt. Sie ist in deinem aktuellen Arbeitsverzeichnis verfügbar, also einfach über den Pfad 'cars.csv'.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Python für Fortgeschrittene

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Anleitung zur Übung

Um CSV-Dateien zu importieren, brauchst du weiterhin das Paket pandas: Importiere es als pd.
Verwende pd.read_csv(), um die Daten von cars.csv als DataFrame zu importieren. Speichere diesen DataFrame als cars.
Gib cars aus. Sieht alles gut aus?

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Import pandas as pd


# Import the cars.csv data: cars


# Print out cars

Code bearbeiten und ausführen