Статья Автор: Деникина Н.В., Деникин А.В.

Чтение данных из CSV файла

read_csv в Pandas - это функция, которая позволяет загружать данные из файлов CSV (Comma Separated Values) в объект DataFrame. Файл CSV представляет собой текстовый файл, в котором данные разделены запятыми или другими разделителями.

1. Чтение данных из CSV файла (если разделитель запятая!):

import pandas as pd

# Загрузка данных из файла "moscow_2024_March.csv" в DataFrame
df = pd.read_csv("data.csv")
print(df)

2. Задание разделителя: Если данные разделены не запятыми, то нужно явно указать разделитель с помощью параметра sep.

Для данного файла зададим соответвующую кодировку:

import pandas as pd
# Данные разделены точкой с запятой
df = pd.read_csv("moscow_2024_March.csv", encoding='windows-1251', sep=";")
print(df)

3. Заголовок: По умолчанию read_csv считает первую строку файла CSV заголовком, но это можно изменить с помощью параметра header:

import pandas as pd

# Заголовок отсутствует, первая строка не будет считаться заголовком
df = pd.read_csv("data_no_header.csv", header=None)
print(df)

4. Индексация: При чтении CSV файла можно указать столбец, который будет использоваться в качестве индекса DataFrame:

import pandas as pd

# Использовать столбец 'ID' в качестве индекса
df = pd.read_csv("data_with_id.csv", index_col="ID")
print(df)

5. Преобразование дат
При наличии столбцов с датами, их можно интерпретировать с помощью параметра parse_dates.
По умолчанию Pandas воспринимает формат yyyy-mm-dd HH:MM:SS.

Если в файле формат другой, то можно либо явно указать параметр dayfirst=True, если день идет перед месяцем в строке с датой, либо указать формат даты, чтобы Pandas мог правильно интерпретировать даты.

Явное указание dayfirst=True:

import pandas as pd

df = pd.read_csv('moscow_2024_March.csv', encoding='windows-1251', 
                 sep=';', parse_dates=["Date"], dayfirst=True )
print(df)

Указание формата даты:

import pandas as pd


df = pd.read_csv('moscow_2024_March.csv', encoding='windows-1251', sep=';')
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format="%d.%m.%Y %H:%M")
print(df)

Прикрепленные файлы
data.csv
data_no_header.csv
data_with_id.csv
moscow_2024_March.csv

Чтобы оставить комментарий нужна авторизация

Печать