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]3
df.to_csv[r'Path where you want to store the exported CSV file\File Name.csv', index=False]4
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]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.
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']5
df
=
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.
Example:
Python3
import
df.to_csv[r'Path where you want to store the exported CSV file\File Name.csv']5
df
=
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.
Example:
Python3
import
df.to_csv[r'Path where you want to store the exported CSV file\File Name.csv']5
import
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:
- Một khung dữ liệu sẽ được tạo từ đầu
- Sau đó, DataFrame sẽ được xuất sang tệp CSV
Hãy nói rằng bạn có dữ liệu sau đây về sản phẩm:
sản phẩm | giá bán |
máy tính | 850 |
máy tính bảng | 200 |
Máy in | 150 |
máy tính xách tay | 1300 |
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:
- Phần màu vàng đại diện cho ký tự R mà bạn nên đặt trước tên đường dẫn [để chăm sóc bất kỳ biểu tượng nào trong tên đường dẫn, chẳng hạn như ký hiệu dấu gạch chéo ngược]yellow part represents the r character that you should place before the path name [to take care of any symbols within the path name, such as the backslash symbol]
- Phần màu xanh biểu thị tên tệp sẽ được tạo. Bạn có thể nhập một tên tệp khác nếu bạn muốnblue part represents the file name to be created. You may type a different file name if you wish
- Phần màu xanh lá cây đại diện cho loại tệp, đó là ‘CSV. Bạn phải thêm phần đó bất cứ khi nào bạn muốn xuất DataFrame của mình vào tệp CSV. Ngoài ra, bạn có thể sử dụng loại tệp ‘txtgreen part represents the file type, which is ‘csv.’ You must add that portion anytime you want to export your DataFrame to a CSV file. Alternatively, you may use the file type of ‘txt’ if you want to export your DataFrame to a Text file
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 sung
Bạn 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.