Lectura de archivos CSV

Parte de la sección Datos y gráficos del Journey de Machine Learning de Coddy. Lección 33 de 60.

Los conjuntos de datos reales tienen miles de filas, así que se guardan en archivos. El más común es el archivo CSV: texto sin formato, una fila por línea y valores separados por comas.

El archivo de texto books.csv a la izquierda, una línea de encabezado title, pages, year y tres líneas de libros, con una flecha hacia el DataFrame en el que se convierte a la derecha: el encabezado se convierte en nombres de columnas y cada línea en una fila

pd.read_csv toma el nombre del archivo y devuelve un DataFrame:

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

Esto imprime:

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

La primera línea nombraba las columnas, y los números se leían como números, listos para hacer cálculos. En Coddy, los archivos de una lección están junto a tu programa, así que basta con el nombre.

Desafío

Intermedio

Una cafetería guarda un archivo CSV por día, monday.csv, tuesday.csv y así sucesivamente, cada uno con las columnas drink y cups. El programa lee un día en minúsculas en day.

Construye el nombre del archivo de ese día, carga el archivo en un DataFrame orders e imprímelo.

Si el día fuera sunday y sunday.csv contuviera drink,cups, mocha,5 y chai,13, verías:

   drink  cups
0  mocha     5
1   chai    13

Pruébalo tú mismo

import pandas as pd

day = input()

# Escribe tu código a continuación

Ponte a prueba

Esta lección incluye un breve cuestionario. Empieza la lección para responderlo y registrar tu progreso.

Todas las lecciones de Datos y gráficos

1Introducción

Hola, Machine Learning ¿Qué es un modelo?Importar bibliotecas Tu primer gráfico

4Dar forma a los datos

Cambiar la forma de los arrays Unir arrays Números aleatorios Repaso: simulación de dados

7DataFrames de pandas

Series DataFramesLectura de archivos CSVInspección de datos Selección de columnas Repaso: calificaciones de películas

10Graficar DataFrames

Graficar un DataFrame Gráfico de dispersión a partir de columnas Un color por grupo Histograma de una columna Repaso: ventas del café

2Arrays de NumPy

Creación de arrays Forma y tamaño Rangos de números Indexación y segmentación Repaso: cuadrícula de temperaturas

5Gráficos de líneas y de dispersión

Etiquetas y títulos Gráficos de dispersión Varias líneas y leyendas Colores y marcadores Figuras y ejes Repaso: pasos semanales

8Filtrado y ordenación

Selección de filas Filtrado de filas Ordenación de valores Nuevas columnas Repaso: productos principales

11Conjuntos de datos para ML

Conjuntos de datos integrados Características y etiquetas Explorar por clase Representar las clases Repaso: conjunto de datos Wine

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