Partager des conseils pratiques pour lire des données CSV en Python

Il existe deux façons de lire des données CSV en Python : le module csv intégré, qui convient aux petits fichiers CSV et itère les données ligne par ligne ; la bibliothèque Pandas fournit la fonction read_csv(), qui peut facilement charger des données CSV dans un DataFrame pour le traitement.

Partage de conseils pratiques pour lire des données CSV en Python

En science des données et en apprentissage automatique, nous avons souvent besoin de lire des données à partir de fichiers CSV (Comma Separated Values). Python fournit plusieurs fonctions et bibliothèques intégrées à cet effet. Ce didacticiel explorera différentes manières de lire des données CSV en Python et fournira des exemples pratiques.

Fonctions intégrées

Pour les petits fichiers CSV, nous pouvons utiliser le module csv intégré. Il fournit une fonction [reader()](https://docs.python.org/3/library/csv.html#csv.reader) pour itérer les données CSV ligne par ligne. csv 模块。它提供了一个 [reader()](https://docs.python.org/3/library/csv.html#csv.reader) 函数，用于按行迭代 CSV 数据。

import csv

with open('data.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        # 处理每一行数据

Pandas 库

Pandas 是用于数据分析和操作的流行库。它提供了一个 [read_csv()](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_csv.html) 函数，可以轻松地将 CSV 数据加载到 DataFrame 中。DataFrame 是一种类似于表格的数据结构，易于处理和操作。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
# 访问 DataFrame 中的数据

实战案例

考虑一个名为 data.csv

name,age
John,25
Jane,30

Bibliothèque Pandas

Pandas est une bibliothèque populaire pour l'analyse et la manipulation de données. Il fournit une fonction [read_csv()](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_csv.html) pour charger facilement des données CSV dans un milieu DataFrame. DataFrame est une structure de données de type tableau facile à traiter et à manipuler.

import csv

with open('data.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        print(row)

Cas pratique

Considérons un fichier CSV nommé data.csv qui contient les données suivantes :

['name', 'age']
['John', '25']
['Jane', '30']

Lire les données à l'aide de la fonction intégrée :

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
print(df)

Sortie :

   name  age
0  John   25
1  Jane   30

🎜Lire les données à l'aide de la bibliothèque Pandas : 🎜🎜rrreee🎜Sortie : 🎜rrreee🎜🎜Conclusion🎜🎜🎜Nous pouvons facilement lire les données des fichiers CSV en utilisant les fonctions intégrées ou la bibliothèque Pandas. Ces techniques sont utiles lorsque vous travaillez avec des fichiers CSV petits et grands. La méthode choisie dépend de la taille et de la complexité de l'ensemble de données particulier. 🎜

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!