CSV vers DataFrame (1)

Placer les données dans un dictionnaire et construire ensuite un DataFrame fonctionne, mais ce n'est pas très efficace. Que faire si vous avez affaire à des millions d'observations ? Dans ce cas, les données sont généralement disponibles sous forme de fichiers ayant une structure régulière. L'un de ces types de fichiers est le fichier CSV, abréviation de « comma-separated values » (valeurs séparées par des virgules).

Pour importer des données CSV dans Python sous forme de DataFrame Pandas, vous pouvez utiliser read_csv().

Explorons cette fonction avec les mêmes données sur les voitures que dans les exercices précédents. Cette fois-ci, cependant, les données sont disponibles dans un fichier CSV, nommé cars.csv. Il est disponible dans votre répertoire de travail actuel, de sorte que le chemin d'accès au fichier est simplement 'cars.csv'.

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Instructions

Pour importer des fichiers CSV, vous avez toujours besoin du package pandas: veuillez l'importer comme suit : pd.
Utilisez pd.read_csv() pour importer les données de cars.csv sous forme de DataFrame. Stockez ce DataFrame sous cars.
Affichez cars. Tout semble-t-il en ordre ?

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Import pandas as pd


# Import the cars.csv data: cars


# Print out cars

Modifier et exécuter le code