Comment lire rapidement des fichiers CSV à l'aide de Python-Tutoriel Python-php.cn

Utilisez la bibliothèque Pandas pour lire rapidement les fichiers CSV : installez d'abord Pandas. Utilisez la fonction read_csv() pour lire le fichier CSV et le stocker dans un bloc de données. Utilisez la fonction head() pour afficher les premières lignes du bloc de données. En regroupant le bloc de données et en utilisant la fonction sum(), vous pouvez calculer rapidement les ventes totales de chaque produit.

Comment lire rapidement des fichiers CSV à laide de Python

Comment lire rapidement des fichiers CSV avec Python

Les fichiers CSV (valeurs séparées par des virgules) sont un format de stockage et d'échange de données simple et facile à analyser. En Python, nous pouvons utiliser la puissante bibliothèque Pandas pour lire et traiter les fichiers CSV rapidement et efficacement.

Installer Pandas

Avant de commencer, assurez-vous que Pandas est installé. Exécutez la commande suivante dans la ligne de commande :

pip install pandas

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Lire le fichier CSV

Pour lire un fichier CSV à l'aide de Pandas, nous pouvons utiliser la fonction read_csv(). Cette fonction accepte un nom de fichier ou un chemin de fichier comme argument et renvoie un objet Pandas appelé trame de données. Un bloc de données est une structure de données de type tableau qui se comporte comme une feuille de calcul. 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')

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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()

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实战案例

假设我们有一个名为sales.csv

Ce qui suit est un exemple de code sur la façon de lire un fichier CSV :

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)

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Afficher le bloc de données

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

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Cas pratique Supposons que nous ayons un fichier CSV appelé sales.csv qui contient les données suivantes : DateProductSales2023-01 -01Cahier1002023-01-02Bureau

200

🎜2023-01-03🎜 🎜Tablette🎜🎜150🎜 🎜🎜🎜🎜Nous peut utiliser Pandas pour lire. Prenez ce fichier et faites une analyse rapide : 🎜rrreee🎜Ce code affichera les résultats suivants : 🎜rrreee

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