Lecture de fichiers avec pandas
Dans les projets réels, les données sont stockées dans des fichiers, et non dans des dictionnaires. Que vous développiez une plateforme de commerce électronique, mettiez en place des tableaux de bord analytiques ou débogiez des problèmes de transaction, le chargement et l'inspection rapides de vos données constituent la première étape essentielle.
pandas rend cette opération très simple : vous pouvez charger des fichiers et vérifier immédiatement les types de colonnes, l'utilisation de la mémoire et les valeurs manquantes, ce qui vous permet de détecter rapidement les problèmes de qualité des données.
Un fichier sales.csv contenant les colonnes ID utilisateur, dates et valeurs des commandes a été chargé pour vous.
Cet exercice fait partie du cours
Python intermédiaire pour les développeurs
Instructions
- Veuillez lire le document à l'adresse
"sales.csv"et l'enregistrer sous le nomsales_df. - Veuillez afficher les informations relatives au DataFrame.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Import pandas
import pandas as pd
# Read in sales.csv
sales_df = pd.____("____")
# Display the DataFrame info
print("--- DataFrame Info ---")
print(sales_df.____())