В этом посте кратко рассматривается форматирование CSV-файла во фрейм данных Pandas с помощью Python.

Шаг 1. Узнайте путь к CSV-файлу

Как только вы узнаете, какой CSV-файл вы хотите импортировать и просмотреть с помощью Pandas, важно знать, где находится файл — на вашем устройстве, где-то в Интернете, на облачном сервере и т. д. Для этого пошагового руководства Я собираюсь использовать файл CSV, расположенный локально на моей машине.

Шаг второй — импорт необходимых библиотек

Как видите, для целей этого руководства нам нужна только одна библиотека, поскольку это очень простой метод, в котором все шаги могут выполняться встроенными функциями Python и Pandas. После запуска этой ячейки вы сможете вызывать любую функцию, связанную с библиотекой Pandas. «as pd» в конце оператора импорта — это широко используемый метод, который упрощает вызов функций Pandas, устраняя необходимость вводить «pandas» каждый раз, когда вы делаете вызов.

Шаг 3. Чтение CSV-файла

Здесь я вызвал функцию read_csv из библиотеки Pandas, используя вышеупомянутое сокращение pd. Первым и часто наlyаргументом для этой функции будет путь к файлу, в котором хранится CSV-файл. Для правильной работы он должен быть в кавычках. Иногда нам может понадобиться добавить дополнительные аргументы в эту функцию, чтобы указать ей, как конкретно анализировать CSV-файл, например, как создавать новые строки во фрейме данных на основе новых строк, двойных пробелов или многих других возможностей. Подробнее об этом можно узнать в документации Pandas здесь. Если вы правильно наберете эту функцию, вы должны получить вывод фрейма данных, который выглядит примерно так:

Шаг четвертый. Установите переменную df, чтобы сделать новый фрейм данных легко вызываемым

Это последний шаг к подготовке вашего фрейма данных Pandas к работе с данными! Для этой команды не будет вывода, потому что она просто сохраняет предыдущий вывод в переменную 'df.' После того, как мы установили имя переменной, если мы хотим снова просмотреть вывод, мы можем просто ввести сохраненное имя переменной и запустить эта команда. Как только мы выполнили все эти шаги, мы отправляемся на гонки!