Wir geben praktische Tipps zum Lesen von CSV-Daten in Python

Es gibt zwei Möglichkeiten, CSV-Daten in Python zu lesen: das integrierte CSV-Modul, das für kleine CSV-Dateien geeignet ist und Daten Zeile für Zeile iteriert; die Pandas-Bibliothek bietet die Funktion read_csv(), mit der CSV-Daten einfach geladen werden können ein DataFrame zur Verarbeitung.

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In der Datenwissenschaft und beim maschinellen Lernen müssen wir häufig Daten aus CSV-Dateien (Comma Separated Values) lesen. Python bietet zu diesem Zweck mehrere integrierte Funktionen und Bibliotheken. In diesem Tutorial werden verschiedene Möglichkeiten zum Lesen von CSV-Daten in Python untersucht und praktische Beispiele bereitgestellt.

Eingebaute Funktionen

Für kleine CSV-Dateien können wir das integrierte csv-Modul verwenden. Es bietet eine [reader()](https://docs.python.org/3/library/csv.html#csv.reader)-Funktion zum zeilenweisen Iterieren von CSV-Daten. 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

Pandas-Bibliothek

Pandas ist eine beliebte Bibliothek für die Datenanalyse und -manipulation. Es bietet eine [read_csv()](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_csv.html) Funktion zum einfachen Laden von CSV-Daten in eine DataFrame-Mitte. DataFrame ist eine tabellenartige Datenstruktur, die einfach zu verarbeiten und zu manipulieren ist.

import csv

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

Praktischer Fall

Stellen Sie sich eine CSV-Datei mit dem Namen data.csv vor, die die folgenden Daten enthält:

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

Lesen Sie die Daten mit der integrierten Funktion:

import pandas as pd

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

Ausgabe:

   name  age
0  John   25
1  Jane   30

🎜Daten mithilfe der Pandas-Bibliothek lesen: 🎜🎜rrreee🎜Ausgabe: 🎜rrreee🎜🎜Fazit🎜🎜🎜Mit integrierten Funktionen oder der Pandas-Bibliothek können wir problemlos Daten aus CSV-Dateien lesen. Diese Techniken sind nützlich, wenn Sie sowohl mit kleinen als auch mit großen CSV-Dateien arbeiten. Die gewählte Methode hängt von der Größe und Komplexität des jeweiligen Datensatzes ab. 🎜

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWir geben praktische Tipps zum Lesen von CSV-Daten in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!