CSV 파일에서 Pandas Dataframe을 어떻게 작성합니까?

CSV 파일에서 Pandas Dataframe을 어떻게 작성합니까?

CSV 파일에서 Pandas Dataframe을 만들려면 주로 pandas.read_csv() 함수를 사용합니다. 이 기능은 Python의 Pandas 라이브러리의 일부이며 데이터 조작 및 분석에 광범위하게 사용됩니다. 다음은 수행 방법에 대한 단계별 안내서입니다.

1. 팬더 설치 : 먼저 팬더가 설치되어 있는지 확인하십시오. 아직 그렇지 않은 경우 PIP를 사용하여 설치할 수 있습니다.

    <code>pip install pandas</code>

2. 팬더 가져 오기 : 다음으로 Pandas 라이브러리를 Python 스크립트 또는 Jupyter 노트북으로 가져옵니다.

    <code class="python">import pandas as pd</code>

3. CSV 파일을 읽으십시오 : read_csv() 함수를 사용하여 CSV 파일을 데이터 프레임으로 읽으십시오. 파일 경로를 인수로 제공해야합니다.

    <code class="python">df = pd.read_csv('path_to_your_file.csv')</code>

   CSV 파일의 실제 경로로 'path_to_your_file.csv' 교체하십시오.

4. 데이터 프레임 탐색 : 데이터를로드 한 후 다양한 팬더 기능을 사용하여 데이터를 탐색 할 수 있습니다. 예를 들어:

    <code class="python">print(df.head()) # Displays the first few rows of the DataFrame print(df.info()) # Shows information about the DataFrame, including column data types and non-null counts</code>

이 기본 절차를 사용하면 CSV 파일에서 데이터 프레임을 만들 수 있습니다. pd.read_csv() 의 유연성에는 다양한 데이터 형식 및 문제를 처리 할 수있는 다양한 매개 변수가 포함되어 있으며 다음 섹션에서 논의 할 것입니다.

CSV 파일을 Pandas Dataframe에 읽을 때 사용되는 일반적인 매개 변수는 무엇입니까?

pd.read_csv() 사용하는 경우 CSV 파일이 데이터 프레임으로 읽는 방법에 대한 유연성과 제어를 향상시키는 몇 가지 일반적으로 사용되는 여러 매개 변수가 있습니다. 다음은 가장 많이 사용되는 것 중 일부입니다.

1. sep 또는 delimiter : CSV 파일에 사용 된 구분기를 지정합니다. 기본적으로 ',' 로 설정되지만 필요한 경우 '\t' 와 같이 다른 문자로 변경할 수 있습니다.
2. header : 열 이름으로 사용할 행을 지정합니다. 기본값은 0 으로, 즉 첫 번째 행이 사용됩니다. CSV 파일에 헤더 행이없는 경우 None 설정하지 않아도됩니다.
3. names : CSV 파일에 헤더가없는 경우 열 이름을 지정하는 데 사용됩니다. 문자열 목록이어야합니다.
4. index_col : 데이터 프레임의 인덱스로 사용할 열을 지정합니다. 단일 열 이름 또는 멀티 인덱스의 열 이름 목록 일 수 있습니다.
5. usecols : 읽을 열을 지정하고 큰 데이터 세트를 처리하는 데 유용 할 수 있습니다. 열 이름 또는 지수 목록을 전달할 수 있습니다.
6. dtype : 하나 이상의 열에 대한 데이터 유형을 지정합니다. 데이터 유형에 대한 사전 매핑 열 이름 일 수 있습니다.
7. na_values : NA/NAN으로 인식하기 위해 추가 문자열을 지정합니다. 문자열 또는 문자열 목록 일 수 있습니다.
8. skiprows : 파일의 시작 부분에서 건너 뛰는 행을 지정하고 정수 또는 정수 목록 일 수 있습니다.
9. nrows : 파일에서 읽을 행 수를 제한하여 큰 파일의 하위 집합을 읽는 데 유용합니다.
10. encoding : 'utf-8' 또는 'latin1' 과 같은 파일을 디코딩하는 데 사용되는 인코딩을 지정합니다.

이러한 매개 변수를 사용하면 읽기 프로세스를 맞춤 제작하여 특정 데이터 요구 사항을 충족시켜 데이터가 데이터 프레임으로 올바르게 가져 오도록합니다.

CSV 파일을 Pandas Dataframe으로 가져올 때 누락 된 데이터를 어떻게 처리 할 수 ​​있습니까?

CSV 파일을 Pandas 데이터 프레임으로 가져올 때 누락 데이터를 효과적으로 처리하는 것이 중요합니다. Pandas는 가져 오기 과정에서 결 측값을 관리하고 조작하는 다양한 방법을 제공합니다.

1. 결 측값 식별 : 기본적으로 Pandas는 NaN , NA 또는 빈 문자열과 같은 누락 데이터의 공통 표현을 인식합니다. na_values 매개 변수를 사용하여 누락 된 것으로 인식 할 추가 문자열을 지정할 수도 있습니다.

    <code class="python">df = pd.read_csv('path_to_your_file.csv', na_values=['', 'NA', 'n/a', 'None'])</code>

2. 결 측값 채우기 : 데이터 프레임이 생성되면 fillna() 와 같은 메소드를 사용하여 누락 데이터를 특정 값, 평균, 중앙값 또는 기타 계산으로 바꿀 수 있습니다.

    <code class="python">df['column_name'].fillna(df['column_name'].mean(), inplace=True)</code>

3. 결 측값 삭제 : 결 측값의 행이나 열이 유용하지 않으면 dropna() 사용하여 삭제할 수 있습니다.

    <code class="python">df.dropna(inplace=True) # Drops rows with any missing values df.dropna(axis=1, inplace=True) # Drops columns with any missing values</code>

4. 보간 : 숫자 데이터의 경우, Pandas는 interpolate() 메소드를 사용하여 결 측값의 보간을 지원합니다.

    <code class="python">df['column_name'].interpolate(inplace=True)</code>

이러한 방법을 전략적으로 사용하면 CSV 파일을 Pandas 데이터 프레임으로 가져오고 처리 할 때 누락 데이터를 효과적으로 관리 할 수 ​​있습니다.

CSV 파일을 Pandas Dataframe에 읽을 때 열의 데이터 유형을 지정할 수있는 옵션은 무엇입니까?

Pandas를 사용하면 CSV 파일을 읽을 때 열의 데이터 유형을 명시 적으로 설정할 수 있으며, 이는 성능 및 데이터 무결성에 중요 할 수 있습니다. 데이터 유형을 지정하는 데 사용할 수있는 옵션은 다음과 같습니다.

1. dtype 매개 변수 : 사전을 read_csv() 의 dtype 매개 변수로 전달하여 각 열의 데이터 유형을 지정할 수 있습니다. 예를 들어:

    <code class="python">df = pd.read_csv('path_to_your_file.csv', dtype={'column_name': 'int64', 'another_column': 'float64'})</code>

2. 변환기 : 특정 열 변환을 더 많이 제어 해야하는 경우 converters 매개 변수를 사용할 수 있습니다. 이를 통해 사용자 정의 함수를 정의하여 데이터 변환 할 수 있습니다.

    <code class="python">df = pd.read_csv('path_to_your_file.csv', converters={'date_column': pd.to_datetime})</code>

3. parse_dates 매개 변수 :이 매개 변수를 사용하면 DateTime 객체로 구문 분석 해야하는 열을 지정할 수 있습니다. 열 이름 목록 또는 사전 매핑 열 이름이 형식으로 될 수 있습니다.

    <code class="python">df = pd.read_csv('path_to_your_file.csv', parse_dates=['date_column']) df = pd.read_csv('path_to_your_file.csv', parse_dates={'date_time': ['date', 'time']})</code>

4. 가져 오기 후 : 가져 오기 후 데이터 유형 변환을 처리하는 경우 데이터 프레임에서 astype() 메소드를 사용할 수 있습니다.

    <code class="python">df['column_name'] = df['column_name'].astype('float64')</code>

이러한 옵션을 사용하면 올바른 데이터 유형을 사용하여 데이터를 데이터 프레임에 읽을 수 있으므로 후속 데이터 작업의 효율성을 향상시키고 데이터 무결성을 보장 할 수 있습니다.

위 내용은 CSV 파일에서 Pandas Dataframe을 어떻게 작성합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!