Ein Hinweis zum Lesen der Datei bei Verwendung der Tabellendaten der lokal in Python gespeicherten CSV-Datei.
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.
import pandas as pd
** 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)
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.
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
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
Weitere Informationen finden Sie hier [https://qiita.com/yuta-38/items/e1e890a647e77c7ccaad]
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