Загрузка файла по частям

При работе с большими файлами удобнее загружать и обрабатывать данные по частям. Давайте потренируемся на данных о налогах штата Вермонт.

Первые 500 строк уже загружены как vt_data_first500. Теперь вам нужно получить следующие 500 строк. Для этого используйте несколько именованных аргументов: nrows и skiprows — чтобы выбрать нужные записи, header — чтобы сообщить pandas об отсутствии заголовка, и names — чтобы задать имена столбцов вручную. Также используйте функцию list(), чтобы взять названия столбцов из vt_data_first500.

pandas уже импортирован как pd.

Это упражнение является частью курса

Эффективный импорт данных с pandas

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

С помощью nrows и skiprows создайте датафрейм vt_data_next500, содержащий следующие 500 строк.
Задайте аргумент header так, чтобы pandas знал об отсутствии строки заголовка.
Укажите названия столбцов для vt_data_next500, передав список столбцов из vt_data_first500 в аргумент names.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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())

Редактировать и запускать код