CSV do DataFrame (1)

Tworzenie słownika i budowanie na jego podstawie DataFrame'u działa, ale nie jest zbyt wydajne. Co zrobić, gdy masz do czynienia z milionami obserwacji? W takich przypadkach dane są zazwyczaj dostępne w plikach o regularnej strukturze. Jednym z takich formatów jest plik CSV, czyli plik z wartościami oddzielonymi przecinkami (ang. comma-separated values).

Aby zaimportować dane z pliku CSV do Pythona jako DataFrame biblioteki Pandas, możesz użyć funkcji read_csv().

Przećwiczmy tę funkcję na tych samych danych o samochodach, co w poprzednich ćwiczeniach. Tym razem dane są jednak dostępne w pliku CSV o nazwie cars.csv. Plik znajduje się w bieżącym katalogu roboczym, więc ścieżka do niego to po prostu 'cars.csv'.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Python średnio zaawansowany

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Aby zaimportować pliki CSV, nadal potrzebujesz pakietu pandas – zaimportuj go jako pd.
Użyj pd.read_csv(), aby zaimportować dane z pliku cars.csv jako DataFrame. Zapisz ten DataFrame jako cars.
Wyświetl cars. Czy wszystko wygląda poprawnie?

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Import pandas as pd


# Import the cars.csv data: cars


# Print out cars

Edytuj i uruchom kod