ファイルを分割して読み込む
大きなファイルを扱うときは、データを分割して読み込み・処理すると楽になります。ここでは、Vermont の税データでこのワークフローを練習しましょう。
最初の500行は vt_data_first500 として読み込まれています。次の500行を取得してください。そのために、正しいレコードを取得する nrows と skiprows、データに列名がないことを pandas に伝える header、不足している列名を与える names といったキーワード引数を使います。また、vt_data_first500 から列名を再利用するため、list() 関数で列名を取得するとよいでしょう。
pandas は pd としてインポート済みです。
この演習はコースの一部です
pandasで効率よくデータを取り込む
演習の手順
nrowsとskiprowsを使って、次の500行からなるデータフレームvt_data_next500を作成します。header引数を設定して、ヘッダー行がないことをpandasに知らせます。names引数にvt_data_first500の列名リストを渡して、vt_data_next500の列名を設定します。
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。
# 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())