Python에서 CSV 데이터를 읽는 실용적인 팁 공유

Python에서 CSV 데이터를 읽는 방법에는 두 가지가 있습니다. 작은 CSV 파일에 적합하고 행별로 데이터를 반복하는 내장 csv 모듈입니다. Pandas 라이브러리는 CSV 데이터를 쉽게 로드할 수 있는 read_csv() 함수를 제공합니다. 처리를 위한 DataFrame입니다.

Python에서 CSV 데이터를 읽는 실용적인 팁 공유

데이터 과학 및 기계 학습에서는 CSV(쉼표로 구분된 값) 파일에서 데이터를 읽어야 하는 경우가 많습니다. Python은 이러한 목적을 위해 여러 내장 함수와 라이브러리를 제공합니다. 이 튜토리얼에서는 Python에서 CSV 데이터를 읽는 다양한 방법을 살펴보고 실제 예제를 제공합니다.

내장 기능

작은 CSV 파일의 경우 내장 csv 모듈을 사용할 수 있습니다. CSV 데이터를 행별로 반복하기 위한 [reader()](https://docs.python.org/3/library/csv.html#csv.reader) 함수를 제공합니다. 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 라이브러리

Pandas는 데이터 분석 및 조작에 널리 사용되는 라이브러리입니다. CSV 데이터를 DataFrame 중간에 쉽게 로드할 수 있도록 [read_csv()](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_csv.html) 함수를 제공합니다. DataFrame은 처리하고 조작하기 쉬운 테이블과 같은 데이터 구조입니다.

import csv

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

실용 사례

다음 데이터가 포함된 data.csv라는 CSV 파일을 생각해 보세요.

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

내장 함수를 사용하여 데이터 읽기:

import pandas as pd

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

출력:

   name  age
0  John   25
1  Jane   30

🎜Pandas 라이브러리를 사용하여 데이터 읽기: 🎜🎜rrreee🎜출력: 🎜rrreee🎜🎜결론🎜🎜🎜 내장 함수나 Pandas 라이브러리를 사용하여 CSV 파일에서 데이터를 쉽게 읽을 수 있습니다. 이러한 기술은 크고 작은 CSV 파일로 작업할 때 유용합니다. 선택되는 방법은 특정 데이터 세트의 크기와 복잡성에 따라 달라집니다. 🎜

위 내용은 Python에서 CSV 데이터를 읽는 실용적인 팁 공유의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!