Importer des données à partir d'autres fichiers plats

Même si les fichiers CSV sont les plus courants parmi les fichiers plats, il arrive que certains utilisent d'autres délimiteurs. read_csv() peut tous les lire grâce au paramètre nommé sep. Par défaut, pandas suppose que le séparateur est une virgule, ce qui explique pourquoi nous n'avons pas besoin de préciser sep pour les CSV.

La version des données fiscales du Vermont fournie ici est un fichier à valeurs séparées par des tabulations (TSV). Vous devrez donc utiliser sep pour indiquer le bon délimiteur lors du chargement du fichier. Rappelez-vous que les tabulations sont représentées par \t. Une fois le fichier chargé, le reste du code regroupe le champ N1, qui contient des catégories de tranches de revenu, afin de créer un graphique des déclarations de revenus par catégorie de revenu.

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Ingestion de données rationalisée avec pandas

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Instructions de l’exercice

Importez pandas avec l'alias pd.
Chargez vt_tax_data_2016.tsv en vous assurant de définir le bon délimiteur avec le paramètre sep.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Import pandas with the alias pd
____

# Load TSV using the sep keyword argument to set delimiter
data = ____(____, ____)

# Plot the total number of tax returns by income group
counts = data.groupby("agi_stub").N1.sum()
counts.plot.bar()
plt.show()

Modifier et exécuter le code