Fonction Pandas read_csv()
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Syntaxe de
pandas.read_csv(): -
Exemples de codes : Pandas Lire le fichier
CSVen utilisantpandas.read_csv()Fonction -
Exemples de codes : Définir le paramètre
usecolsdanspandas.read_csv()Fonction -
Exemples de codes :
pandas.read_csv()Fonction avec en-tête -
Exemples de codes :
pandas.read_csv()Fonction avec saut de ligne
La méthode Pandas read_csv() lit le fichier de valeurs séparées par des virgules (CSV) spécifié dans le DataFrame.
Syntaxe de pandas.read_csv() :
pandas.read_csv(filepath_or_buffer: Union[str, pathlib.Path, IO[~ AnyStr]],
sep=',',
delimiter=None,
header='infer',
names=None,
index_col=None,
usecols=None,
squeeze=False,
prefix=None,
mangle_dupe_cols=True,
dtype=None,
engine=None,
converters=None,
true_values=None,
false_values=None,
skipinitialspace=False,
skiprows=None,
skipfooter=0,
nrows=None,
na_values=None,
keep_default_na=True,
na_filter=True,
verbose=False,
skip_blank_lines=True,
parse_dates=False,
infer_datetime_format=False,
keep_date_col=False,
date_parser=None,
dayfirst=False,
cache_dates=True,
iterator=False,
chunksize=None,
compression='infer',
thousands=None,
decimal: str='.',
lineterminator=None,
quotechar='"',
quoting=0,
doublequote=True,
escapechar=None,
comment=None,
encoding=None,
dialect=None,
error_bad_lines=True,
warn_bad_lines=True,
delim_whitespace=False,
low_memory=True,
memory_map=False,
float_precision=None)
Paramètres
filepath_or_buffer |
emplacement du fichier csv à importer |
delimiter |
Délimiteur à utiliser pour l’analyse du contenu d’un fichier csv |
usecols |
Les noms de colonnes à inclure uniquement lors de la formation de la DataFrame à partir du fichier csv. |
header |
la ou les lignes à utiliser comme noms de colonne de l’en-tête |
squeeze |
retourne les séries Pandas si les données analysées ne contiennent qu’une colonne. |
skiprows |
quelle(s) ligne(s) sauter |
Renvoie
Dataframe formé à partir d’un fichier CSV avec des axes étiquetés.
Exemples de codes : Pandas Lire le fichier CSV en utilisant pandas.read_csv() Fonction
import pandas as pd
df = pd.read_csv("dataset.csv")
print(df)
Production:
Country Item Type Sales Channel Order Priority
0 Tuvalu Baby Food Offline H
1 East Timor Meat Online L
2 Norway Baby Food Online L
3 Portugal Baby Food Online H
4 Honduras Snacks Online L
5 New Zealand Fruits Online H
6 Moldova Personal Care Online L
Cette méthode charge le fichier CSV dans la DataFrame. Ici, nous pouvons utiliser à la fois les chemins absolu et relatif pour fournir un chemin de fichier comme argument à la fonction pandas.read_csv().
Dans ce cas, le fichier dataset.csv se trouve dans le même répertoire que le fichier programme ; cela signifie que vous pouvez utiliser le nom du fichier CSV comme chemin de fichier.
Exemples de codes : Définir le paramètre usecols dans pandas.read_csv() Fonction
import pandas as pd
df = pd.read_csv("dataset.csv",usecols=["Country","Sales Channel","Order Priority"])
print(df)
Production:
Country Sales Channel Order Priority
0 Tuvalu Offline H
1 East Timor Online L
2 Norway Online L
3 Portugal Online H
4 Honduras Online L
5 New Zealand Online H
6 Moldova Online L
Ce cas charge le fichier CSV dans le DataFrame en incluant seulement les colonnes spécifiées dans le paramètre usecols.
Les colonnes Country, Sales Channel, et Order Priority sont seulement passées en tant que paramètres, donc elles sont seulement incluses dans le DataFrame.
Exemples de codes : pandas.read_csv() Fonction avec en-tête
import pandas as pd
df = pd.read_csv("dataset.csv",header=1)
print(df)
Production:
Tuvalu Baby Food Offline H
0 East Timor Meat Online L
1 Norway Baby Food Online L
2 Portugal Baby Food Online H
3 Honduras Snacks Online L
4 New Zealand Fruits Online H
5 Moldova Personal Care Online L
Ce processus charge le fichier CSV dans le DataFrame en définissant la 1ère ligne comme en-tête.
Ici, les éléments de la première ligne servent de noms de colonnes pour l’ensemble du DataFrame.
Exemples de codes : pandas.read_csv() Fonction avec saut de ligne
import pandas as pd
df = pd.read_csv("dataset.csv",skiprows=3)
print(df)
Production:
Norway Baby Food Online L
0 Portugal Baby Food Online H
1 Honduras Snacks Online L
2 New Zealand Fruits Online H
3 Moldova Personal Care Online L
Cette procédure charge le fichier CSV dans le DataFrame en sautant les 3 premières lignes.
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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