[Python] Lesen der CSV-Datei (Methode read_csv des Pandas-Moduls)

[Hinweis] Lesen der CSV-Datei mit Python (Methode read_csv des Pandas-Moduls)

Ein Hinweis zum Lesen der Datei bei Verwendung der Tabellendaten der lokal in Python gespeicherten CSV-Datei.

Wie macht man

Verwenden Sie die Methode read_csv des Pandas-Moduls.

** ■ Read_csv-Syntax ** pandas.read_csv ('csv file path') ` └ Der Pfad kann entweder ein absoluter Pfad oder ein relativer Pfad sein. └ pandas wird oft als pd abgekürzt und importiert.


** ▼ So importieren Sie Pandas als pd **

import pandas as pd


## Tatsächliche Nutzung Grundsätzlich werden die erfassten Daten in ** Variablen ** gespeichert.

** df ** (Abkürzung für Dataframe) wird häufig als Variable verwendet.

Wenn Sie es nicht in einer Variablen speichern, wird der Inhalt beim Lesen ausgegeben.

** ▼ Was ist DataFrame ** ・ Eine Art Datenformat ・ Iwaruyu-Tabellendaten (Excel-Bild)

Illustration

① Mit absolutem Pfad lesen

Laden Sie test.csv auf den Desktop. df = pd.read_csv('~/desktop/test.csv') └ "df": Beliebige Variable  └「pd」:pandas └ ".read_csv ('')": Methode zum Lesen von CSV mit Pandas └ "~ / desktop / test.csv": Geben Sie die Datei test.csv des Desktops mit dem vollständigen Pfad an.


▼ Lesen Sie die CSV-Datei mit einem absoluten Pfad. Überprüfen Sie den Inhalt mit der Druckfunktion.

python


import pandas as pd

df = pd.read_csv('~/desktop/test.csv')
print(df)


#Ausgabebeispiel

#         date      start       high        low        end   adjusted
#0    2020/3/9  20,343.31  20,347.19  19,472.26  19,698.76  19,698.76
#1    2020/3/6  21,009.80  21,061.20  20,613.91  20,749.75  20,749.75
#2    2020/3/5  21,399.87  21,399.87  21,220.76  21,329.12  21,329.12
#3    2020/3/4  20,897.20  21,245.93  20,862.05  21,100.06  21,100.06

### ② Nach relativem Pfad lesen

Lesen Sie test-same-directory.csv in derselben Hierarchie wie die .py-Datei. df = pd.read_csv('test-same-directory.csv') └ "df": Beliebige Variable  └「pd」:pandas └ ".read_csv ('')": Methode zum Lesen von CSV mit Pandas └ "test-same-directory.csv": Lesen Sie die angegebene Datei im selben Verzeichnis.

python


import pandas as pd

df2 = pd.read_csv(''test-same-directory.csv'')
print(df2)


#Ausgabebeispiel

#         date      start       high        low        end   adjusted
#0    2020/3/9  20,343.31  20,347.19  19,472.26  19,698.76  19,698.76
#1    2020/3/6  21,009.80  21,061.20  20,613.91  20,749.75  20,749.75
#2    2020/3/5  21,399.87  21,399.87  21,220.76  21,329.12  21,329.12
#3    2020/3/4  20,897.20  21,245.93  20,862.05  21,100.06  21,100.06

In read_csv können verschiedene Optionen festgelegt werden. Geben Sie die Zeilen und Spalten an, in denen Dateien im WEB usw. gelesen, gelesen und geöffnet werden sollen.

Weitere Informationen finden Sie hier [https://qiita.com/yuta-38/items/e1e890a647e77c7ccaad]

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