Sau khi làm việc trên tập dữ liệu và thực hiện tất cả quá trình tiền xử lý, chúng tôi cần lưu dữ liệu đã được xử lý trước vào một số định dạng như trong csv, excel hoặc các định dạng khác
Mã nguồn python này thực hiện như sau.
1. Tạo từ điển dữ liệu và chuyển đổi nó thành khung dữ liệu
2. Lưu nó ở định dạng CSV
Vì vậy, đây là công thức về cách chúng tôi có thể lưu Pandas DataFrame dưới dạng tệp CSV
Bước 1 - Nhập thư viện
$ pip install pandas
Chúng tôi chỉ nhập gấu trúc cần thiết
Bước 2 - Thiết lập dữ liệu
Chúng tôi đã tạo một từ điển dữ liệu và chuyển nó vào pd. DataFrame để tạo khung dữ liệu với các cột 'first_name', 'last_name', 'age', 'Comedy_Score' và 'Rating_Score'.
$ pip install pandas
Bước 3 - Lưu DataFrame
Vì vậy, bây giờ chúng ta phải lưu tập dữ liệu mà chúng ta đã tạo. Chúng tôi lưu nó ở nhiều định dạng, ở đây chúng tôi đang thực hiện nó trong csv và excel bằng cách sử dụng hàm to_csv và to_excel tương ứng.
import pandas as pd
titanic_data = pd.read_csv['titanic.csv']
Mặc dù bạn có thể đọc và ghi các tệp CSV bằng Python bằng cách sử dụng hàm
import pandas as pd
titanic_data = pd.read_csv['titanic.csv']
Trong bài viết này, bạn sẽ thấy cách sử dụng thư viện Pandas của Python để đọc và ghi tệp CSV
Tệp CSV là gì?
Hãy nhanh chóng tóm tắt lại tệp CSV là gì - không gì khác hơn là một tệp văn bản đơn giản, tuân theo một số quy ước định dạng. Tuy nhiên, đây là phương pháp phổ biến nhất, đơn giản và dễ dàng nhất để lưu trữ dữ liệu dạng bảng. Định dạng này sắp xếp các bảng theo một cấu trúc cụ thể được chia thành các hàng và cột. Chính những hàng và cột này chứa dữ liệu của bạn
Một dòng mới kết thúc mỗi hàng để bắt đầu hàng tiếp theo. Tương tự, dấu phân cách, thường là dấu phẩy, phân tách các cột trong mỗi hàng
Ví dụ: chúng ta có thể có một bảng trông như thế này
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
Nếu chúng tôi chuyển đổi nó sang định dạng CSV, nó sẽ trông như thế này
City,State,Capital,Population
Philadelphia,Pennsylvania,No,1.581 Million
Sacramento,California,Yes,0.5 Million
New York,New York,No,8.623 Million
Austin,Texas,Yes,0.95 Million
Miami,Florida,No,0.463 Million
Mặc dù tên [Giá trị được phân tách bằng dấu phẩy] vốn đã sử dụng dấu phẩy làm dấu phân cách, nhưng bạn cũng có thể sử dụng các dấu phân cách [dấu phân cách] khác, chẳng hạn như dấu chấm phẩy [
import pandas as pd
titanic_data = pd.read_csv['titanic.csv']
Bây giờ, hãy xem hàm
import pandas as pd
titanic_data = pd.read_csv['titanic.csv']
Đọc và ghi tệp CSV bằng Pandas
Pandas là một khung rất mạnh mẽ và phổ biến để phân tích và thao tác dữ liệu. Một trong những tính năng nổi bật nhất của Pandas là khả năng đọc và ghi nhiều loại tệp khác nhau bao gồm CSV và Excel. Bạn có thể thao tác các tệp CSV một cách hiệu quả và dễ dàng trong Pandas bằng các chức năng như
import pandas as pd
titanic_data = pd.read_csv['titanic.csv']
import pandas as pd
titanic_data = pd.read_csv['titanic.csv']
Cài đặt gấu trúc
Chúng tôi phải cài đặt Pandas trước khi sử dụng nó. Hãy sử dụng
import pandas as pd
titanic_data = pd.read_csv['titanic.csv']
Đọc tệp CSV bằng read_csv[]
Hãy nhập Bộ dữ liệu Titanic, có thể lấy trên GitHub
import pandas as pd
titanic_data = pd.read_csv['titanic.csv']
Theo lẽ tự nhiên, gấu trúc sẽ tìm kiếm tệp này trong thư mục của tập lệnh và chúng tôi chỉ cung cấp đường dẫn tệp cho tệp mà chúng tôi muốn phân tích dưới dạng đối số bắt buộc duy nhất của phương pháp này
Hãy xem
import pandas as pd
titanic_data = pd.read_csv['titanic.csv']
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
Kết quả này trong
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
Ngoài ra, bạn cũng có thể đọc các tệp CSV từ các tài nguyên trực tuyến, chẳng hạn như GitHub, chỉ bằng cách chuyển URL của tài nguyên tới hàm
import pandas as pd
titanic_data = pd.read_csv['titanic.csv']
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
Điều này cũng dẫn đến
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
Theo mặc định, phương pháp
import pandas as pd
titanic_data = pd.read_csv['titanic.csv']
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
Hãy xác định danh sách tên cột và sử dụng các tên đó thay vì tên từ tệp CSV
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
Hãy chạy mã này
City,State,Capital,Population
Philadelphia,Pennsylvania,No,1.581 Million
Sacramento,California,Yes,0.5 Million
New York,New York,No,8.623 Million
Austin,Texas,Yes,0.95 Million
Miami,Florida,No,0.463 Million
Hmm, bây giờ chúng tôi đã có các tiêu đề tùy chỉnh của mình, nhưng hàng đầu tiên của tệp CSV, ban đầu được sử dụng để đặt tên cột cũng được bao gồm trong
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
Bỏ qua hàng khi đọc CSV
Hãy giải quyết vấn đề này bằng cách sử dụng đối số
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
City,State,Capital,Population
Philadelphia,Pennsylvania,No,1.581 Million
Sacramento,California,Yes,0.5 Million
New York,New York,No,8.623 Million
Austin,Texas,Yes,0.95 Million
Miami,Florida,No,0.463 Million
Bây giờ, hãy chạy mã này
City,State,Capital,Population
Philadelphia,Pennsylvania,No,1.581 Million
Sacramento,California,Yes,0.5 Million
New York,New York,No,8.623 Million
Austin,Texas,Yes,0.95 Million
Miami,Florida,No,0.463 Million
Hoạt động như một nét duyên dáng. Đối số
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
City,State,Capital,Population
Philadelphia,Pennsylvania,No,1.581 Million
Sacramento,California,Yes,0.5 Million
New York,New York,No,8.623 Million
Austin,Texas,Yes,0.95 Million
Miami,Florida,No,0.463 Million
Điều này sẽ dẫn đến một
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
City,State,Capital,Population
Philadelphia,Pennsylvania,No,1.581 Million
Sacramento,California,Yes,0.5 Million
New York,New York,No,8.623 Million
Austin,Texas,Yes,0.95 Million
Miami,Florida,No,0.463 Million
Hãy xem hướng dẫn thực hành, thực tế của chúng tôi để học Git, với các phương pháp hay nhất, tiêu chuẩn được ngành chấp nhận và bao gồm bảng gian lận. Dừng các lệnh Git trên Google và thực sự tìm hiểu nó
Hãy nhớ rằng việc bỏ qua các hàng xảy ra trước khi
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
Bạn cũng có thể quyết định loại bỏ hoàn toàn tiêu đề, điều này sẽ dẫn đến một
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
City,State,Capital,Population
Philadelphia,Pennsylvania,No,1.581 Million
Sacramento,California,Yes,0.5 Million
New York,New York,No,8.623 Million
Austin,Texas,Yes,0.95 Million
Miami,Florida,No,0.463 Million
Bạn cũng sẽ muốn bỏ qua hàng đầu tiên ở đây, vì nếu không, các giá trị từ hàng đầu tiên sẽ thực sự được đưa vào hàng đầu tiên
City,State,Capital,Population
Philadelphia,Pennsylvania,No,1.581 Million
Sacramento,California,Yes,0.5 Million
New York,New York,No,8.623 Million
Austin,Texas,Yes,0.95 Million
Miami,Florida,No,0.463 Million
Chỉ định dấu phân cách
Như đã nêu trước đó, cuối cùng bạn có thể gặp một tệp CSV không thực sự sử dụng dấu phẩy để phân tách dữ liệu. Trong những trường hợp như vậy, bạn có thể sử dụng đối số
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
City,State,Capital,Population
Philadelphia,Pennsylvania,No,1.581 Million
Sacramento,California,Yes,0.5 Million
New York,New York,No,8.623 Million
Austin,Texas,Yes,0.95 Million
Miami,Florida,No,0.463 Million
Viết tệp CSV bằng to_csv[]
Một lần nữa,
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
Khi ghi
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
Hãy chơi xung quanh với điều này
City,State,Capital,Population
Philadelphia,Pennsylvania,No,1.581 Million
Sacramento,California,Yes,0.5 Million
New York,New York,No,8.623 Million
Austin,Texas,Yes,0.95 Million
Miami,Florida,No,0.463 Million
Ở đây, chúng tôi đã tạo một
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
import pandas as pd
titanic_data = pd.read_csv['titanic.csv']
Điều này dẫn đến một tệp mới trong thư mục làm việc của tập lệnh bạn đang chạy, chứa
City,State,Capital,Population
Philadelphia,Pennsylvania,No,1.581 Million
Sacramento,California,Yes,0.5 Million
New York,New York,No,8.623 Million
Austin,Texas,Yes,0.95 Million
Miami,Florida,No,0.463 Million
Mặc dù, điều này không thực sự được định dạng tốt. Chúng tôi vẫn có các chỉ mục từ
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
City,State,Capital,Population
Philadelphia,Pennsylvania,No,1.581 Million
Sacramento,California,Yes,0.5 Million
New York,New York,No,8.623 Million
Austin,Texas,Yes,0.95 Million
Miami,Florida,No,0.463 Million
Kết quả này trong
$ pip install pandas
Các chỉ số từ
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
Khi lưu tệp, hãy đảm bảo bỏ chỉ mục của
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
$ pip install pandas
Bây giờ, điều này dẫn đến một tệp có chứa
$ pip install pandas
Hoạt động như một nét duyên dáng. Nếu chúng tôi nhập lại và in nội dung, thì
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
City,State,Capital,Population
Philadelphia,Pennsylvania,No,1.581 Million
Sacramento,California,Yes,0.5 Million
New York,New York,No,8.623 Million
Austin,Texas,Yes,0.95 Million
Miami,Florida,No,0.463 Million
Kết quả này trong
$ pip install pandas
Hãy thay đổi tiêu đề cột từ tiêu đề mặc định
$ pip install pandas
Chúng tôi đã tạo một danh sách
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
$ pip install pandas
Tùy chỉnh dấu phân cách
Hãy thay đổi dấu phân cách từ giá trị mặc định [
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
$ pip install pandas
Điều này dẫn đến một tệp
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
$ pip install pandas
Xử lý các giá trị bị thiếu
Đôi khi, các
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
$ pip install pandas
Ở đây, chúng ta có hai cặp thành phố-bang hợp lệ, nhưng
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
import pandas as pd
titanic_data = pd.read_csv['titanic.csv']
Phần kết luận
Bài viết hướng dẫn cách đọc và ghi file CSV bằng thư viện Pandas của Python. Để đọc tệp CSV, phương pháp
import pandas as pd
titanic_data = pd.read_csv['titanic.csv']
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
import pandas as pd
titanic_data = pd.read_csv['titanic.csv']
| City | State | Capital | Population |
| ------------ | ------------ | ------- | ------------- |
| Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million |
| Sacramento | California | Yes | 0.5 Million |
| New York | New York | No | 8.623 Million |
| Austin | Texas | Yes | 0.95 Million |
| Miami | Florida | No | 0.463 Million |
Làm cách nào để xuất Pandas DataFrame sang CSV?
Để ghi DataFrame gấu trúc vào tệp CSV, bạn sẽ cần DataFrame. to_csv . Hàm này cung cấp nhiều đối số với các giá trị mặc định hợp lý mà bạn sẽ không cần phải ghi đè thường xuyên hơn để phù hợp với trường hợp sử dụng cụ thể của mình.
Làm cách nào chúng tôi có thể tạo tệp CSV bằng DataFrame?
Ghi Khung dữ liệu Pandas vào tệp CSV .
Tạo dữ liệu dạng bảng hai chiều, có thể thay đổi kích thước, có khả năng không đồng nhất, df
In DataFrame đầu vào
sử dụng df. to_csv để lưu các giá trị của DataFrame vào tệp CSV [các giá trị được phân tách bằng dấu phẩy]