फ़ाइल को हिस्सों में इम्पोर्ट करें
बड़े फाइलों के साथ काम करते समय, डेटा को टुकड़ों में लोड और प्रोसेस करना आसान होता है. आइए यह वर्कफ़्लो Vermont के टैक्स डेटा पर अभ्यास करें.
पहली 500 पंक्तियाँ vt_data_first500 के रूप में लोड की गई हैं. अब आप अगली 500 पंक्तियाँ लेंगे. ऐसा करने के लिए, आप कई keyword arguments का उपयोग करेंगे: सही रिकॉर्ड पाने के लिए nrows और skiprows, pandas को यह बताने के लिए header कि डेटा में कॉलम नाम नहीं हैं, और गायब कॉलम नाम उपलब्ध कराने के लिए names. आपको vt_data_first500 से कॉलम नाम दोबारा उपयोग करने के लिए list() फंक्शन भी इस्तेमाल करना होगा.
pandas को pd के रूप में इम्पोर्ट किया गया है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
pandas के साथ सरल Data Ingestion
अभ्यास निर्देश
nrowsऔरskiprowsका उपयोग करके अगली 500 पंक्तियों वाला एक dataframevt_data_next500बनाएँ.headerargument ऐसा सेट करें किpandasको पता हो कि कोई header row नहीं है.namesargument मेंvt_data_first500के कॉलमों की सूची देकरvt_data_next500में कॉलमों के नाम निर्धारित करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Create dataframe of next 500 rows with labeled columns
vt_data_next500 = pd.read_csv("vt_tax_data_2016.csv",
____,
____,
____,
____)
# View the Vermont dataframes to confirm they're different
print(vt_data_first500.head())
print(vt_data_next500.head())