Python で CSV データを読み取るための実践的なヒントを共有する

Python で CSV データを読み取るには 2 つの方法があります: 組み込みの csv モジュールは、小さな CSV ファイルに適しており、データを行ごとに反復します; Pandas ライブラリは、CSV データを簡単にロードできる read_csv() 関数を提供します処理のために DataFrame に変換されます。

#Python で CSV データを読み取るための実践的なヒントを共有

データ サイエンスと機械学習では、CSV データを読み取る必要があることがよくあります。 CSV (カンマ区切り値) ファイルから。 Python は、この目的のためにいくつかの組み込み関数とライブラリを提供します。このチュートリアルでは、Python で CSV データを読み取るさまざまな方法を検討し、実践的な例を示します。

組み込み関数

小さな CSV ファイルの場合は、組み込みの

csv モジュールを使用できます。これは、CSV データを行ごとに反復するための [reader()](https://docs.python.org/3/library/csv.html#csv.reader) 関数を提供します。

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 ライブラリ

Pandas は、データ分析と操作用の人気のあるライブラリです。 CSV データを DataFrame に簡単にロードできる [

read_csv()](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_csv.html) 関数が提供されます。 DataFrame は、処理と操作が簡単なテーブルのようなデータ構造です。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
# 访问 DataFrame 中的数据

実際的なケース

次のデータが含まれる

data.csv という名前の CSV ファイルについて考えてみましょう:

name,age
John,25
Jane,30

組み込み関数を使用してデータを読み取る:

import csv

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

出力:

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

Pandas ライブラリを使用してデータを読み取る:

import pandas as pd

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

出力:

   name  age
0  John   25
1  Jane   30

結論

組み込み関数または Pandas ライブラリを使用して、CSV ファイルからデータを簡単に読み取ることができます。これらのテクニックは、小さい CSV ファイルと大きい CSV ファイルの両方を操作する場合に役立ちます。選択される方法は、特定のデータセットのサイズと複雑さによって異なります。

以上がPython で CSV データを読み取るための実践的なヒントを共有するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。