Importă un fișier pe fragmente

Când lucrezi cu fișiere mari, poate fi mai ușor să încarci și să procesezi datele pe bucăți. Hai să exersăm acest flux de lucru pe datele fiscale din Vermont.

Primele 500 de rânduri au fost încărcate ca vt_data_first500. Urmează să obții următoarele 500 de rânduri. Pentru aceasta, vei folosi mai multe argumente cheie: nrows și skiprows pentru a selecta înregistrările corecte, header pentru a-i indica lui pandas că datele nu au nume de coloane, și names pentru a furniza numele lipsă ale coloanelor. Vei folosi și funcția list() pentru a prelua numele coloanelor din vt_data_first500 și a le reutiliza.

pandas a fost importat ca pd.

Acest exercițiu face parte din cursul

Ingestie eficientă a datelor cu pandas

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosește nrows și skiprows pentru a crea un dataframe, vt_data_next500, cu următoarele 500 de rânduri.
Setează argumentul header astfel încât pandas să știe că nu există un rând de antet.
Denumește coloanele din vt_data_next500 furnizând o listă a coloanelor din vt_data_first500 argumentului names.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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())

Editează și rulează codul