Імпорт файлу частинами

Коли ви працюєте з великими файлами, зручніше завантажувати й опрацьовувати дані частинами. Попрактикуймо цей підхід на податкових даних штату Вермонт.

Перші 500 рядків уже завантажено як vt_data_first500. Ви отримаєте наступні 500 рядків. Для цього використайте кілька аргументів: nrows і skiprows, щоб вибрати потрібні записи, header, щоб повідомити pandas, що дані не мають назв стовпців, і names, щоб передати відсутні назви стовпців. Також скористайтеся функцією list(), щоб отримати назви стовпців із vt_data_first500 для повторного використання.

pandas імпортовано як pd.

Ця вправа є частиною курсу

Оптимізоване завантаження даних із pandas

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Використайте nrows і skiprows, щоб створити датафрейм vt_data_next500 із наступними 500 рядками.
Установіть аргумент header, щоб pandas знала, що рядка заголовків немає.
Задайте назви стовпців у vt_data_next500, передавши до аргументу names список зі стовпцями vt_data_first500.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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())

Редагувати та запускати код