Python을 사용하여 CSV 파일을 빠르게 읽는 방법

Pandas 라이브러리를 사용하여 CSV 파일을 빠르게 읽으세요. 먼저 Pandas를 설치하세요. read_csv() 함수를 사용하여 CSV 파일을 읽고 데이터 프레임에 저장합니다. 데이터 프레임의 처음 몇 행을 보려면 head() 함수를 사용하십시오. 데이터 프레임을 그룹화하고 sum() 함수를 사용하면 각 제품의 총 매출을 빠르게 계산할 수 있습니다.

Python으로 CSV 파일을 빠르게 읽는 방법

CSV(쉼표로 구분된 값) 파일은 간단하고 구문 분석하기 쉬운 데이터 저장 및 교환 형식입니다. Python에서는 강력한 Pandas 라이브러리를 사용하여 CSV 파일을 빠르고 효율적으로 읽고 처리할 수 있습니다.

Pandas 설치

시작하기 전에 Pandas가 설치되어 있는지 확인하세요. 명령줄에서 다음 명령을 실행하세요.

pip install pandas

CSV 파일 읽기

Pandas를 사용하여 CSV 파일을 읽으려면 read_csv() 함수를 사용할 수 있습니다. 이 함수는 파일 이름이나 파일 경로를 인수로 받아들이고 데이터 프레임이라는 Pandas 개체를 반환합니다. 데이터 프레임은 스프레드시트처럼 작동하는 테이블과 같은 데이터 구조입니다. read_csv()函数。这个函数接受一个文件名或文件路径作为参数，并返回一个称为数据框的Pandas对象。数据框是一种表格状的数据结构，其行为类似于电子表格。

以下是如何读取CSV文件的示例代码：

import pandas as pd

# 读取CSV文件并将其存储在名为df的数据框中
df = pd.read_csv('my_data.csv')

查看数据框

可以使用head()函数查看数据框的前几行：

# 查看数据框的前五行
df.head()

实战案例

假设我们有一个名为sales.csv

다음은 CSV 파일을 읽는 방법에 대한 샘플 코드입니다.

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('sales.csv')

# 计算每种产品的总销售额
total_sales = df.groupby('产品').sum()['销售额']

# 打印每种产品的总销售额
print(total_sales)

데이터 프레임 보기

产品
笔记本    100
台式机    200
平板电脑    150
Name: 销售额, dtype: int64

실제 사례 다음 데이터가 포함된 sales.csv라는 CSV 파일이 있다고 가정합니다. DateProductSales2023-01 -01노트북1002023-01-02Desktop

	head() 함수를 사용하면 CSV 파일의 처음 몇 행을 볼 수 있습니다. 데이터 프레임:

200

🎜2023-01-03🎜 🎜태블릿🎜🎜150🎜 🎜🎜🎜🎜우리는 Pandas를 사용하여 읽을 수 있습니다. 이 파일을 가져와서 몇 가지 빠른 분석을 수행하세요. 🎜rrreee🎜이 코드는 다음 결과를 출력합니다. 🎜rrreee

위 내용은 Python을 사용하여 CSV 파일을 빠르게 읽는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!