Leer archivos con pandas
En los proyectos reales, los datos se guardan en archivos, no en diccionarios. Ya sea que estés creando una plataforma de comercio electrónico, implementando paneles de análisis o solucionando problemas con las transacciones, cargar y examinar rápidamente tus datos es el primer paso fundamental.
pandas Esto es muy sencillo: puedes cargar archivos y comprobar al instante los tipos de columna, el uso de memoria y los valores que faltan, lo que te ayuda a detectar a tiempo los problemas de calidad de los datos.
Se ha cargado unsales.csvarchivo con columnas de ID de usuario, fechas y valores de pedido.
Este ejercicio forma parte del curso
Python intermedio para desarrolladores
Instrucciones del ejercicio
- Abrir como
"sales.csv"y guardar comosales_df. - Muestra la información del DataFrame.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Import pandas
import pandas as pd
# Read in sales.csv
sales_df = pd.____("____")
# Display the DataFrame info
print("--- DataFrame Info ---")
print(sales_df.____())