Hướng dẫn can csv file be convert to dataframe python? - tệp csv có thể được chuyển đổi thành python dataframe không?

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

Đọc

Bàn luậnIn the below program we are going to convert nba.csv into a data frame and then display it.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về cách chuyển đổi CSV thành Pandas DataFrame, thao tác này có thể được thực hiện bằng Pandas.READ_CSV đọc tệp các giá trị được phân tách bằng dấu phẩy (CSV) thành DataFrame.

Ví dụ 1: Trong chương trình dưới đây, chúng tôi sẽ chuyển đổi NBA.CSV thành khung dữ liệu và sau đó hiển thị nó.

Python

df.to_csv(r'Path where you want to store the exported CSV file\File Name.csv', index=False)

df.to_csv(r'Path where you want to store the exported CSV file\File Name.csv', index=False)

Output:

import pandas as pd Here is another example to convert a CSV dataset into pandas data frame. 

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về cách chuyển đổi CSV thành Pandas DataFrame, thao tác này có thể được thực hiện bằng Pandas.READ_CSV đọc tệp các giá trị được phân tách bằng dấu phẩy (CSV) thành DataFrame.

Ví dụ 1: Trong chương trình dưới đây, chúng tôi sẽ chuyển đổi NBA.CSV thành khung dữ liệu và sau đó hiển thị nó.

Python

df.to_csv(r'Path where you want to store the exported CSV file\File Name.csv', index=False)

df.to_csv(r'Path where you want to store the exported CSV file\File Name.csv', index=False)

Output:

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

Đọc are the “comma-separated values”, these values are separated by commas, this file can be viewed like an excel file. In Python, Pandas is the most important library coming to data science. We need to deal with huge datasets while analyzing the data, which usually can get in CSV file format. Creating a pandas data frame using CSV files can be achieved in multiple ways.
Note: Get the csv file used in the below examples from here.
Method #1: Using read_csv() method: read_csv() is an important pandas function to read csv files and do operations on it.
Example: 
 

Python3

import

df.to_csv(r'Path where you want to store the exported CSV file\File Name.csv')

df =

df.to_csv(r'Path where you want to store the exported CSV file\File Name.csv')

df.to_csv(r'Path where you want to store the exported CSV file\File Name.csv', index=False)

pip install pandas

Output: :
 

Phương thức #2: Sử dụng read_table () Phương thức: read_table () là một hàm gấu trúc quan trọng khác để đọc các tệp CSV và tạo khung dữ liệu từ nó.example: & nbsp; & nbsp; Using read_table() method: read_table() is another important pandas function to read csv files and create data frame from it.
Example: 
 

Python3

import

df.to_csv(r'Path where you want to store the exported CSV file\File Name.csv')

df =

pip install pandas

pip install pandas

df.to_csv(r'Path where you want to store the exported CSV file\File Name.csv', index=False)

pip install pandas

Output: :
 

Phương pháp số 3: Sử dụng mô -đun CSV: Người ta có thể nhập trực tiếp các tệp CSV bằng mô -đun CSV và sau đó tạo khung dữ liệu bằng tệp CSV đó.example: & nbsp; & nbsp; Using the csv module: One can directly import the csv files using the csv module and then create a data frame using that csv file.
Example: 
 

Python3

import

df.to_csv(r'Path where you want to store the exported CSV file\File Name.csv')

import

import pandas as pd

data = {'product': ['computer', 'tablet', 'printer', 'laptop'],
        'price': [850, 200, 150, 1300]
        }

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

import pandas as pd

data = {'product': ['computer', 'tablet', 'printer', 'laptop'],
        'price': [850, 200, 150, 1300]
        }

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

import pandas as pd

data = {'product': ['computer', 'tablet', 'printer', 'laptop'],
        'price': [850, 200, 150, 1300]
        }

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

import pandas as pd

data = {'product': ['computer', 'tablet', 'printer', 'laptop'],
        'price': [850, 200, 150, 1300]
        }

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

import pandas as pd

data = {'product': ['computer', 'tablet', 'printer', 'laptop'],
        'price': [850, 200, 150, 1300]
        }

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

import pandas as pd

data = {'product': ['computer', 'tablet', 'printer', 'laptop'],
        'price': [850, 200, 150, 1300]
        }

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

import pandas as pd

data = {'product': ['computer', 'tablet', 'printer', 'laptop'],
        'price': [850, 200, 150, 1300]
        }

df = pd.DataFrame(data)

df.to_csv(r'C:\Users\Ron\Desktop\export_dataframe.csv', index=False, header=True)

print(df)

import pandas as pd

data = {'product': ['computer', 'tablet', 'printer', 'laptop'],
        'price': [850, 200, 150, 1300]
        }

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

import pandas as pd

data = {'product': ['computer', 'tablet', 'printer', 'laptop'],
        'price': [850, 200, 150, 1300]
        }

df = pd.DataFrame(data)

df.to_csv(r'C:\Users\Ron\Desktop\export_dataframe.csv', index=False, header=True)

print(df)

import pandas as pd

data = {'product': ['computer', 'tablet', 'printer', 'laptop'],
        'price': [850, 200, 150, 1300]
        }

df = pd.DataFrame(data)

df.to_csv(r'C:\Users\Ron\Desktop\export_dataframe.csv', index=False, header=True)

print(df)

import pandas as pd

data = {'product': ['computer', 'tablet', 'printer', 'laptop'],
        'price': [850, 200, 150, 1300]
        }

df = pd.DataFrame(data)

df.to_csv(r'C:\Users\Ron\Desktop\export_dataframe.csv', index=False, header=True)

print(df)

import pandas as pd

data = {'product': ['computer', 'tablet', 'printer', 'laptop'],
        'price': [850, 200, 150, 1300]
        }

df = pd.DataFrame(data)

df.to_csv(r'C:\Users\Ron\Desktop\export_dataframe.csv', index=False, header=True)

print(df)

import pandas as pd

data = {'product': ['computer', 'tablet', 'printer', 'laptop'],
        'price': [850, 200, 150, 1300]
        }

df = pd.DataFrame(data)

df.to_csv(r'C:\Users\Ron\Desktop\export_dataframe.csv', index=False, header=True)

print(df)

import pandas as pd

data = {'product': ['computer', 'tablet', 'printer', 'laptop'],
        'price': [850, 200, 150, 1300]
        }

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

df.to_csv(r'Path where you want to store the exported CSV file\File Name.csv', index=False)

Output:  : 
 

['TM195', '18', 'Male', '14', 'Single', '3', '4', '29562', '112']