pandas を使ったフラットファイルの DataFrame へのインポート（2）
前の演習では、フラットファイルを pandas の DataFrame にインポートしました。
さらに、対応する numpy 配列は .to_numpy() メソッドを使えば簡単に取得できます。今回は MNIST データセットを使ってこの操作を練習しましょう。このデータセットは digits.csv として利用できます。
今回の演習で役立つ pd.read_csv() の引数を紹介します。
nrows：ファイルから読み込む行数を指定します。例えば、nrows=10と指定すると最初の10行だけがインポートされます。header：列ラベルとして使用する行番号を指定し、データの開始位置を示します。ファイルにヘッダー行がない場合はheader=Noneを設定すると、pandasが 0 から始まる整数（例：0、1、2、…）を列ラベルとして自動的に割り当てます。
この演習はコースの一部です
Python でのデータインポート入門
演習の手順
pd.read_csv()関数を使って、ファイルの最初の5行を DataFrame にインポートし、結果をdataに代入してください。nrowsとheaderの引数を使用してください。このファイルにはヘッダー行がないことに注意しましょう。numpy配列をdataの DataFrame から作成し、data_arrayに代入してください。print(type(data_array))を実行して、data_arrayのデータ型を出力します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Assign the filename: file
file = 'digits.csv'
# Read the first 5 rows of the file into a DataFrame: data
data = ____(____, ____, ____)
# Build a numpy array from the DataFrame: data_array
data_array = ____
# Print the datatype of data_array to the shell
print(type(data_array))