CSV-Dateien lesen

Teil des Abschnitts Daten und Diagramme der Machine Learning-Journey von Coddy. Lektion 33 von 60.

Reale Datensätze haben Tausende von Zeilen und befinden sich daher in Dateien. Am häufigsten ist die CSV-Datei: Klartext, eine Zeile pro Datensatz, Werte durch Kommas getrennt.

Die Textdatei books.csv links, eine Kopfzeile title, pages, year und drei Buchzeilen, mit einem Pfeil zum DataFrame, in den sie rechts umgewandelt wird: Die Kopfzeile wird zu Spaltennamen, jede Zeile zu einer Zeile

pd.read_csv nimmt den Dateinamen entgegen und gibt einen DataFrame zurück:

books = pd.read_csv("books.csv")
print(books)

Dies gibt aus:

     title  pages  year
0     Dune    412  1965
1     Emma    474  1815
2  Beloved    324  1987

Die erste Zeile benannte die Spalten, und Zahlen wurden als Zahlen eingelesen und waren bereit für Berechnungen. Auf Coddy liegen die Dateien einer Lektion neben deinem Programm, daher reicht der Name aus.

Aufgabe

Mittel

Ein Café speichert pro Tag eine CSV-Datei, monday.csv, tuesday.csv und so weiter, jeweils mit den Spalten drink und cups. Das Programm liest einen Tag in Kleinbuchstaben in day ein.

Erstelle den Dateinamen für diesen Tag, lade die Datei in einen DataFrame orders und gib ihn aus.

Wenn der Tag sunday wäre und sunday.csv drink,cups, mocha,5 und chai,13 enthielte, würdest du Folgendes sehen:

   drink  cups
0  mocha     5
1   chai    13

Probier es selbst

import pandas as pd

day = input()

# Schreibe deinen Code unten

Teste dich selbst

Diese Lektion enthält ein kurzes Quiz. Starte die Lektion, um es zu beantworten und deinen Fortschritt zu speichern.

Alle Lektionen in Daten und Diagramme

1Einführung

Hallo, Machine Learning Was ist ein Modell?Bibliotheken importieren Dein erstes Diagramm

4Daten formen

Arrays umformen Arrays verbinden Zufallszahlen Rückblick: Würfelsimulation

7pandas DataFrames

Series DataFramesCSV-Dateien lesenDaten untersuchen Spalten auswählen Rückblick: Filmbewertungen

10DataFrames visualisieren

Einen DataFrame visualisieren Streudiagramm aus Spalten Eine Farbe pro Gruppe Histogramm einer Spalte Rückblick: Café-Umsätze

2NumPy-Arrays

Arrays erstellen Form und Größe Zahlenbereiche Indizieren und Slicing Rückblick: Temperaturgitter

5Linien- und Streudiagramme

Beschriftungen und Titel Streudiagramme Mehrere Linien und Legenden Farben und Marker Abbildungen und Achsen Rückblick: Wöchentliche Schritte

8Filtern und Sortieren

Zeilen auswählen Zeilen filtern Werte sortieren Neue Spalten Rückblick: Top-Produkte

11Datensätze für ML

Integrierte Datensätze Merkmale und Labels Untersuchen nach Klassen Klassen darstellen Rückblick: Weindatensatz

3Rechnen mit Arrays

Rechnen mit ganzen Arrays Zusammenfassende Statistiken Statistiken nach Achsen Broadcasting Boolesche Masken Rückblick: Prüfungsergebnisse

6Diagramme für Daten

Balkendiagramme Histogramme Mehrere Diagramme in einem Bilder als Arrays Rückblick: Niederschlagsbericht

9Gruppieren und Bereinigen

Werte zählen Daten gruppieren Mehrere Zusammenfassungen Fehlende Werte Rückblick: Umfrageergebnisse

12Abschließende Herausforderungen

Verkaufsbericht Sensormesswerte Ziffern auf einen Blick Pinguin-Entdecker

Übe selbstständig: Online-Python-Compiler