De CSV para DataFrame (1)

Colocar os dados em um dicionário e depois criar um DataFrame dá certo, mas não é muito eficiente. E se você estiver lidando com milhões de observações? Nesses casos, os dados costumam estar disponíveis como arquivos com uma estrutura regular. Um desses tipos de arquivo é o CSV, abreviação de "comma-separated values" (valores separados por vírgula).

Para importar dados CSV no Python como um DataFrame do Pandas, você pode usar read_csv().

Vamos analisar essa função com os mesmos dados sobre carros dos exercícios anteriores. Desta vez, no entanto, os dados estão disponíveis em um arquivo CSV chamado cars.csv. Ele está disponível em seu diretório de trabalho atual, portanto o caminho do arquivo é simplesmente 'cars.csv'.

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Instruções do exercício

Para importar arquivos CSV, você ainda precisa do pacote pandas: importe-o como pd.
Use pd.read_csv() para importar os dados de cars.csv como um DataFrame. Armazene esse DataFrame como cars.
Imprima cars. Parece estar tudo certo?

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Import pandas as pd


# Import the cars.csv data: cars


# Print out cars

Editar e executar o código