Lettura di file con pandas
Nei progetti reali, i dati si trovano in file, non in dizionari. Che tu stia costruendo una piattaforma e-commerce, implementando dashboard di analytics o facendo debug di problemi nelle transazioni, caricare e ispezionare velocemente i dati è il primo passo fondamentale.
Con pandas è semplicissimo: puoi caricare i file e verificare subito i tipi di colonna, l’uso di memoria e i valori mancanti, così da individuare presto eventuali problemi di qualità dei dati.
Un file sales.csv con colonne per ID utente, date e valori degli ordini è già stato caricato per te.
Questo esercizio fa parte del corso
Python intermedio per sviluppatori
Istruzioni dell'esercizio
- Leggi
"sales.csv"e salvalo comesales_df. - Mostra le informazioni del DataFrame.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Import pandas
import pandas as pd
# Read in sales.csv
sales_df = pd.____("____")
# Display the DataFrame info
print("--- DataFrame Info ---")
print(sales_df.____())