CSV 파일을 Pandas DataFrame으로 가져오기
질문:
금융 데이터가 포함된 CSV 파일을 변환하려면 어떻게 해야 하나요? , 데이터용 구조화된 Pandas DataFrame으로 분석하시겠습니까?
답변:
CSV 파일을 Pandas DataFrame으로 가져오려면 pandas.read_csv() 함수가 작동합니다. 단계별 방법은 다음과 같습니다.
import pandas as pd # Read the CSV file into a DataFrame df = pd.read_csv("data.csv") # Print the DataFrame to view its contents print(df)
이 코드는 CSV 파일의 모든 데이터를 포함하는 df라는 DataFrame을 생성합니다. 출력은 다음과 같습니다.
Date price factor_1 factor_2 0 2012-06-11 1600.20 1.255 1.548 1 2012-06-12 1610.02 1.258 1.554 2 2012-06-13 1618.07 1.249 1.552 3 2012-06-14 1624.40 1.253 1.556 4 2012-06-15 1626.15 1.258 1.552 5 2012-06-16 1626.15 1.263 1.558 6 2012-06-17 1626.15 1.264 1.572
Pandas DataFrame에 CSV 데이터를 로드하면 Pandas의 광범위한 데이터 분석 기능을 활용하여 쉽게 탐색하고 조작할 수 있습니다.
위 내용은 데이터 분석을 위해 CSV 파일을 Pandas DataFrame으로 어떻게 가져올 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.

pythonexecutionissprocessoftransformingpythoncodeintoExecutableInstructions.1) the -interreadsTheCode, ConvertingItintoByTecode, thethepythonVirtualMachine (pvm)을 실행합니다

Python의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1. 구문은 간결하고 이해하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2. 개발 속도 향상, 동적 유형 시스템; 3. 여러 작업을 지원하는 풍부한 표준 라이브러리; 4. 광범위한 지원을 제공하는 강력한 지역 사회와 생태계; 5. 스크립팅 및 빠른 프로토 타이핑에 적합한 해석; 6. 다양한 프로그래밍 스타일에 적합한 다중-파라 디그 지원.

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i


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