Analyser un CSV désordonné
Un fournisseur tiers de livres numériques exporte les emprunts numériques de Seattle dans un CSV séparé par des points-virgules, avec deux lignes de métadonnées au-dessus du véritable en-tête. Configurez votre analyse pour gérer cette structure afin que l'équipe puisse prévisualiser une table propre.
polars est importé sous le nom pl. Le chemin vers le fichier du fournisseur est dans MESSY_CSV_PATH.
Cet exercice fait partie du cours
<cours>Mise à l'échelle et optimisation des pipelines de données avec Polars</cours>Instructions de l’exercice
- Ignorez les 2 lignes de métadonnées au-dessus de l'en-tête.
- Indiquez à Polars que les colonnes sont séparées par des points-virgules.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
result = pl.scan_csv(
MESSY_CSV_PATH,
# Skip the 2 metadata rows above the header
skip_rows=____,
# Columns are separated by semicolons
separator="____",
).head(5).collect()
print(result)