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Lecture d'un fichier CSV

Avant d'analyser des données, vous devez les charger dans un DataFrame pandas. Dans cet exercice, vous allez examiner des données issues des US School Improvement Grants en 2010. Ce programme a attribué près de 4 milliards de dollars aux écoles pour les aider à rénover ou améliorer leurs programmes.

La première étape de la plupart des analyses consiste à importer pandas et seaborn, puis à lire un fichier de données pour pouvoir l'explorer ensuite.

Ce cours présente de nombreux nouveaux concepts : si vous avez besoin d'un rappel rapide, téléchargez la Seaborn Cheat Sheet et gardez-la à portée de main !

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Visualisation de données intermédiaire avec Seaborn</cours>
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Instructions de l’exercice

  • Importez pandas et seaborn en utilisant les conventions de nommage standard.
  • Le chemin vers le fichier CSV est stocké dans la variable grant_file.
  • Utilisez pandas pour lire le fichier.
  • Stockez le DataFrame obtenu dans la variable df.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# import all modules
import pandas as ____
import seaborn as ____
import matplotlib.pyplot as plt

# Read in the DataFrame
df = pd.____(grant_file)
Modifier et exécuter le code