Diferentes formas de importar un archivo csv en Pandas

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.

Veamos las diferentes formas de importar un archivo csv en Pandas.

Método #1: Usar el método read_csv().

# importing pandas module  
import pandas as pd  
      
# making data frame  
df = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")  
    
df.head(10)

Producción:

Proporcionar file_path .

# import pandas as pd
import pandas as pd
   
# Takes the file's folder
filepath = r"C:\Gfg\datasets\nba.csv"
   
# read the CSV file
df = pd.read_csv(filepath)
   
# print the first five rows
print(df.head())

Salida:

Método #2: Usando el csv módulo.

Uno puede importar directamente los archivos csv usando el csv módulo.

# import the module csv
import csv
import pandas as pd
   
# open the csv file
with open(r"C:\Users\Admin\Downloads\nba.csv") as csv_file: 
      
    # read the csv file
    csv_reader = csv.reader(csv_file, delimiter=',')
       
    # now we can use this csv files into the pandas
    df = pd.DataFrame([csv_reader], index=None)
    df.head()
      
# iterating values of first column
for val in list(df[1]):
    print(val)

Producción:

Publicación traducida automáticamente

Artículo escrito por soundarajthevan y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA

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