Crear un marco de datos usando archivos CSV

Los archivos CSV son los » valores separados por comas», estos valores están separados por comas, este archivo se puede ver como un archivo de Excel. En Python, Pandas es la biblioteca más importante que llega a la ciencia de datos. Necesitamos lidiar con grandes conjuntos de datos mientras analizamos los datos, que generalmente se pueden obtener en formato de archivo CSV. La creación de un marco de datos de pandas utilizando archivos CSV se puede lograr de varias maneras.
Nota: Obtenga el archivo csv utilizado en los siguientes ejemplos desde aquí.
Método n.º 1: uso del método read_csv() : read_csv() es una función importante de pandas para leer archivos csv y realizar operaciones en ellos.
Ejemplo : 
 

# Python program to illustrate
# creating a data frame using CSV files
 
# import pandas module
import pandas as pd
 
# creating a data frame
df = pd.read_csv("CardioGoodFitness.csv")
print(df.head())

Salida :
 

Método #2: Uso del método read_table() : read_table() es otra función importante de pandas para leer archivos csv y crear marcos de datos a partir de ellos.
Ejemplo : 
 

# Python program to illustrate
# creating a data frame using CSV files
 
# import pandas module
import pandas as pd
 
# creating a data frame
df = pd.read_table("CardioGoodFitness.csv", delimiter =", ")
print(df.head())

Salida :
 

Método #3: Usando el módulo csv : Uno puede importar directamente los archivos csv usando el módulo csv y luego crear un marco de datos usando ese archivo csv.
Ejemplo : 
 

# Python program to illustrate
# creating a data frame using CSV files
 
# import pandas module
import pandas as pd
# import csv module
import csv
 
with open("CardioGoodFitness.csv") as csv_file:
    # read the csv file
    csv_reader = csv.reader(csv_file)
 
    # now we can use this csv files into the pandas
    df = pd.DataFrame([csv_reader], index = None)
 
# iterating values of first column
for val in list(df[1]):
    print(val)

Salida : 
 

['TM195', '18', 'Male', '14', 'Single', '3', '4', '29562', '112']