Pandas에서 CSV 파일을 읽을 때 유용한 팁과 주의사항

Pandas로 CSV 파일을 읽을 때 유용한 팁과 주의사항

개요:
데이터 처리 및 분석의 중요성이 높아짐에 따라 Pandas는 데이터 과학 분야에서 가장 일반적으로 사용되는 Python 라이브러리 중 하나가 되었습니다. Pandas는 풍부한 데이터 분석 및 처리 기능을 제공하며 CSV(쉼표로 구분된 값)는 일반적인 데이터 저장 형식입니다. 이번 글에서는 팬더로 CSV 파일을 읽을 때의 실용적인 팁과 주의할 점을 소개하겠습니다.

1. 관련 라이브러리 및 데이터 가져오기
   시작하기 전에 Pandas 라이브러리가 올바르게 설치되었는지 확인하세요. 다음 코드를 사용하여 라이브러리를 가져올 수 있습니다:

import pandas as pd

2. CSV 파일 읽기
   CSV 파일을 읽으려면 pandas의 read_csv() 함수를 사용할 수 있습니다. 기본적으로 이 함수는 쉼표를 구분 기호로 사용합니다. read_csv()函数。默认情况下，该函数将逗号作为分隔符。

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

上述代码将读取名为"data.csv"的文件，并将其保存到名为"data"的变量中。如果文件和代码不在同一目录下，需要提供完整的文件路径。

3. 查看数据
   读取完CSV文件后，常见的操作是查看数据的前几行或者整个数据集。可以使用head()函数来查看前几行数据，默认值为前5行。

data.head()

另外，可使用tail()函数来查看最后几行数据。

4. 分隔符和编码
   默认情况下，read_csv()函数使用逗号作为分隔符。但是在实际应用中，数据可能使用其他分隔符，比如制表符或分号。可以通过sep参数来指定分隔符。

data = pd.read_csv('data.csv', sep='    ')  # 使用制表符作为分隔符

有时候，CSV文件可能使用不同的编码方式保存，可能需要指定encoding参数来正确读取数据。

data = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8')

5. 处理缺失值
   在真实的数据中，经常会碰到缺失值。pandas默认将缺失值标记为NaN。在读取文件时，可以使用na_values参数来指定要将哪些值视为缺失值。

data = pd.read_csv('data.csv', na_values=['NA', 'NULL'])

6. 选择特定的数据列
   在某些情况下，可能只对数据的一部分感兴趣。可以通过列名或索引号选择特定的数据列。

column1 = data['column_name']  # 使用列名选择
column2 = data.iloc[:, 0]  # 使用索引号选择

7. 跳过行和选择要读取的行数
   在某些情况下，可能需要跳过一些行，或者只读取部分文件。可以使用skiprows参数来跳过指定数量的行。

data = pd.read_csv('data.csv', skiprows=10)  # 跳过前10行

还可以使用nrows参数来限制读取的行数。

data = pd.read_csv('data.csv', nrows=100)  # 只读取前100行

8. 处理日期和时间
   在读取包含日期和时间的CSV文件时，pandas可以自动将其转换为日期时间格式。可以使用parse_dates参数将某一列或多列解析为日期时间类型。

data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date_column'])  # 将名为'date_column'的列解析为日期时间类型

9. 跳过特定行数的文件标题
   有时候，CSV文件的第一行包含的是标题，而不是实际的数据。可以通过skiprows参数跳过标题行。

data = pd.read_csv('data.csv', skiprows=1)  # 跳过首行

10. 手动处理标题
    如果CSV文件没有标题行，可以使用header

header_list = ['column1', 'column2', 'column3']  # 标题列表
data = pd.read_csv('data.csv', header=None, names=header_list)  # 添加标题

위 코드는 "data.csv"라는 파일을 읽고 "data"라는 변수에 저장합니다. 파일과 코드가 동일한 디렉터리에 없으면 전체 파일 경로를 제공해야 합니다.
데이터 보기

CSV 파일을 읽은 후 일반적인 작업은 데이터의 처음 몇 행 또는 전체 데이터 세트를 보는 것입니다. head() 함수를 사용하면 데이터의 처음 몇 행을 볼 수 있습니다. 기본값은 처음 5개 행입니다.

🎜rrreee🎜또한 tail() 함수를 사용하여 마지막 몇 줄의 데이터를 볼 수 있습니다. 🎜
🎜구분 기호 및 인코딩🎜기본적으로 read_csv() 함수는 쉼표를 구분 기호로 사용합니다. 그러나 실제 애플리케이션에서는 데이터가 탭이나 세미콜론과 같은 다른 구분 기호를 사용할 수 있습니다. 구분 기호는 sep 매개변수를 통해 지정할 수 있습니다. 🎜🎜rrreee🎜때때로 CSV 파일이 다른 인코딩 방법을 사용하여 저장될 수 있으며, 데이터를 올바르게 읽으려면 인코딩 매개변수를 지정해야 할 수도 있습니다. 🎜rrreee
🎜결측값 처리🎜실제 데이터에서는 결측값이 자주 발생합니다. pandas는 기본적으로 누락된 값을 NaN으로 표시합니다. 파일을 읽을 때 na_values 매개변수를 사용하여 누락된 것으로 간주할 값을 지정할 수 있습니다. 🎜🎜rrreee
🎜특정 데이터 열 선택🎜 경우에 따라 데이터의 일부에만 관심이 있을 수 있습니다. 특정 데이터 열은 열 이름이나 인덱스 번호로 선택할 수 있습니다. 🎜🎜rrreee
🎜줄을 건너뛰고 읽을 줄 수를 선택하세요🎜어떤 경우에는 일부 줄을 건너뛰거나 파일의 일부만 읽어야 할 수도 있습니다. skiprows 매개변수를 사용하여 지정된 행 수를 건너뛸 수 있습니다. 🎜🎜rrreee🎜nrows 매개변수를 사용하여 읽는 행 수를 제한할 수도 있습니다. 🎜rrreee
🎜날짜 및 시간 처리🎜날짜와 시간이 포함된 CSV 파일을 읽을 때 Pandas는 자동으로 날짜/시간 형식으로 변환할 수 있습니다. parse_dates 매개변수를 사용하여 하나의 열 또는 여러 열을 날짜 및 시간 유형으로 구문 분석할 수 있습니다. 🎜🎜rrreee
🎜특정 줄 수만큼 파일 헤더 건너뛰기🎜때때로 CSV 파일의 첫 번째 줄에 실제 데이터 대신 헤더가 포함되는 경우가 있습니다. 헤더 행은 skiprows 매개변수를 통해 건너뛸 수 있습니다. 🎜🎜rrreee
🎜수동으로 헤더 처리🎜CSV 파일에 헤더 행이 없으면 header 매개변수를 사용하여 데이터세트에 헤더를 수동으로 추가할 수 있습니다. 🎜🎜rrreee🎜위 내용은 팬더로 CSV 파일을 읽을 때 실용적인 팁과 주의사항입니다. 이 팁이 데이터를 더 잘 처리하고 분석하는 데 도움이 되기를 바랍니다. Pandas를 사용하여 CSV 파일을 읽으면 데이터를 메모리에 쉽게 로드하고 추가 분석 및 시각화를 위해 Pandas의 강력한 데이터 처리 기능을 활용할 수 있습니다. 🎜🎜 (참고: 위의 예시 코드는 참고용일 뿐이며 특정 애플리케이션은 실제 상황에 따라 조정될 수 있습니다.) 🎜

위 내용은 Pandas에서 CSV 파일을 읽을 때 유용한 팁과 주의사항의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!