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 Show
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)3 df.to_csv(r'Path where you want to store the exported CSV file\File Name.csv', index=False)4 Output:
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)3 df.to_csv(r'Path where you want to store the exported CSV file\File Name.csv', index=False)4 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. Python3
df.to_csv(r'Path where you want to store the exported CSV file\File Name.csv')5
df.to_csv(r'Path where you want to store the exported CSV file\File Name.csv')8 df.to_csv(r'Path where you want to store the exported CSV file\File Name.csv', index=False)3 pip install pandas0 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. Python3
df.to_csv(r'Path where you want to store the exported CSV file\File Name.csv')5
pip install pandas5 = pip install pandas7 df.to_csv(r'Path where you want to store the exported CSV file\File Name.csv', index=False)3 pip install pandas0 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. Python3
df.to_csv(r'Path where you want to store the exported CSV file\File Name.csv')5
import pandas as pd data = {'product': ['computer', 'tablet', 'printer', 'laptop'], 'price': [850, 200, 150, 1300] } df = pd.DataFrame(data) print(df)3 import pandas as pd data = {'product': ['computer', 'tablet', 'printer', 'laptop'], 'price': [850, 200, 150, 1300] } df = pd.DataFrame(data) print(df)4 import pandas as pd data = {'product': ['computer', 'tablet', 'printer', 'laptop'], 'price': [850, 200, 150, 1300] } df = pd.DataFrame(data) print(df)5 import pandas as pd data = {'product': ['computer', 'tablet', 'printer', 'laptop'], 'price': [850, 200, 150, 1300] } df = pd.DataFrame(data) print(df)6 import pandas as pd data = {'product': ['computer', 'tablet', 'printer', 'laptop'], 'price': [850, 200, 150, 1300] } df = pd.DataFrame(data) print(df)7 import pandas as pd data = {'product': ['computer', 'tablet', 'printer', 'laptop'], 'price': [850, 200, 150, 1300] } df = pd.DataFrame(data) print(df)8 = 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)0 import pandas as pd data = {'product': ['computer', 'tablet', 'printer', 'laptop'], 'price': [850, 200, 150, 1300] } df = pd.DataFrame(data) print(df)7 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)4 = 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)6 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)7 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)8 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)9 import 0 import 1import 2import 3import 4import pandas as pd data = {'product': ['computer', 'tablet', 'printer', 'laptop'], 'price': [850, 200, 150, 1300] } df = pd.DataFrame(data) print(df)7 df.to_csv(r'Path where you want to store the exported CSV file\File Name.csv', index=False)3 import 7Output: : ['TM195', '18', 'Male', '14', 'Single', '3', '4', '29562', '112'] Bạn có thể sử dụng mẫu sau trong Python để xuất DataFrame Pandas của mình sang tệp CSV: df.to_csv(r'Path where you want to store the exported CSV file\File Name.csv', index=False) Và nếu bạn muốn bao gồm chỉ mục, thì chỉ cần xóa, chỉ mục = false ra khỏi mã:, index=False” from the code: df.to_csv(r'Path where you want to store the exported CSV file\File Name.csv') Tiếp theo, bạn sẽ thấy một ví dụ đầy đủ, trong đó:
Hãy nói rằng bạn có dữ liệu sau đây về sản phẩm:
Làm thế nào bạn sẽ tạo một khung dữ liệu trong Python cho dữ liệu đó? Đầu tiên, bạn sẽ cần cài đặt gói Pandas (nếu bạn đã thực hiện như vậy): pip install pandas Sau đó, bạn sẽ có thể tạo một DataFrame dựa trên mã sau: import pandas as pd data = {'product': ['computer', 'tablet', 'printer', 'laptop'], 'price': [850, 200, 150, 1300] } df = pd.DataFrame(data) print(df) Bây giờ, hãy để nói rằng bạn muốn xuất DataFrame mà bạn vừa tạo vào tệp CSV. Ví dụ: hãy để xuất khẩu DataFrame sang đường dẫn sau: r‘c: \ users \ ron \ Desktop \ export_dataframe.csv ‘‘C:\Users\Ron\Desktop\export_dataframe.csv‘ Lưu ý rằng 3 phần của đường dẫn được tô sáng với các màu khác nhau:
Trước khi bạn chạy mã bên dưới, bạn sẽ cần sửa đổi đường dẫn để phản ánh vị trí mà bạn muốn lưu trữ tệp CSV trên máy tính của bạn. Và đây là mã Python đầy đủ: 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) Khi bạn chạy mã Python, tệp & NBSP; CSV sẽ được lưu tại vị trí được chỉ định của bạn. Lưu ý rằng nếu bạn muốn bao gồm chỉ mục, thì chỉ cần xóa, chỉ mục, = false ra khỏi mã ở trên., index=False” from the code above. Tài nguyên bổ sungBạn chỉ thấy các bước cần thiết để tạo DataFrame và sau đó xuất khung dữ liệu đó vào tệp CSV. Bạn có thể phải đối mặt với một kịch bản ngược lại trong đó bạn sẽ cần nhập CSV vào Python. Nếu trường hợp đó, bạn có thể kiểm tra hướng dẫn này để giải thích cách nhập tệp CSV vào Python bằng gấu trúc. Bạn cũng có thể muốn kiểm tra tài liệu Pandas để biết thêm thông tin về việc sử dụng ‘TO_CSV. Bạn có thể tạo DataFrame từ tệp CSV không?Python3.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.One can directly import the csv files using the csv module and then create a data frame using that csv file.
PD read_csv có tạo ra một khung dữ liệu không?Chức năng Pandas read_csv () nhập tệp CSV vào định dạng DataFrame.Tiêu đề: Điều này cho phép bạn chỉ định hàng nào sẽ được sử dụng làm tên cột cho DataFrame của bạn.Mong đợi một giá trị INT hoặc danh sách các giá trị INT.imports a CSV file to DataFrame format. header: this allows you to specify which row will be used as column names for your dataframe. Expected an int value or a list of int values. |