Làm cách nào để ghi dữ liệu csv trong python? ✅ Chi Tiết

Copy

Kinh Nghiệm về Làm cách nào để ghi tài liệu csv trong python? Chi Tiết

Hoàng Đại Thắng đang tìm kiếm từ khóa Làm cách nào để ghi tài liệu csv trong python? được Cập Nhật vào lúc : 2022-12-26 09:15:15 . Với phương châm chia sẻ Bí kíp về trong nội dung bài viết một cách Chi Tiết 2022. Nếu sau khi đọc tài liệu vẫn ko hiểu thì hoàn toàn có thể lại Comment ở cuối bài để Tác giả lý giải và hướng dẫn lại nha.

Mặc dù bạn hoàn toàn có thể đọc và ghi những tệp CSV bằng Python bằng phương pháp sử dụng hàm

import pandas as pd titanic_data = pd.read_csv('titanic.csv') 1 tích hợp sẵn hoặc mô-đun csv chuyên được dùng - bạn cũng hoàn toàn có thể sử dụng Pandas Nội dung chính Show

Tệp CSV là gì?Đọc và ghi tệp CSV bằng PandasĐọc tệp CSV bằng read_csv()Viết tệp CSV bằng to_csv()Phần kết luận

Trong nội dung bài viết này, bạn sẽ thấy cách sử dụng thư viện Pandas của Python để đọc và ghi tệp CSV

Tệp CSV là gì?

Hãy nhanh gọn tóm tắt lại tệp CSV là gì - không gì khác hơn là một tệp văn bản đơn giản, tuân theo một số trong những quy ước định dạng. Tuy nhiên, đây là phương pháp phổ biến nhất, đơn giản và dễ nhất để tàng trữ tài liệu dạng bảng. Định dạng này sắp xếp những bảng theo một cấu trúc rõ ràng được phân thành những hàng và cột. Chính những hàng và cột này chứa tài liệu của bạn

Một dòng mới kết thúc mỗi hàng để khởi đầu hàng tiếp theo. Tương tự, dấu phân cách, thường là dấu phẩy, phân tách những cột trong mỗi hàng

Ví dụ: tất cả chúng ta hoàn toàn có thể có một bảng trông như vậy này

Nếu chúng tôi quy đổi nó sang định dạng CSV, nó sẽ trông như vậy này

City,State,Capital,Population Philadelphia,Pennsylvania,No,1.581 Million Sacramento,California,Yes,0.5 Million Tp New York,Tp New York,No,8.623 Million Austin,Texas,Yes,0.95 Million Miami,Florida,No,0.463 Million

Mặc dù tên (Giá trị được phân tách bằng dấu phẩy) vốn đã sử dụng dấu phẩy làm dấu phân cách, bạn cũng hoàn toàn có thể sử dụng những dấu phân cách (dấu phân cách) khác, ví dụ như dấu chấm phẩy (

import pandas as pd titanic_data = pd.read_csv('titanic.csv') 2). Mỗi hàng của bảng là một dòng mới của tệp CSV và đó là một cách rất ngắn gọn và súc tích để biểu thị tài liệu dạng bảng

Bây giờ, hãy xem hàm

import pandas as pd titanic_data = pd.read_csv('titanic.csv') 3

Đọc và ghi tệp CSV bằng Pandas

Pandas là một khung rất mạnh mẽ và tự tin và phổ biến để phân tích và thao tác tài liệu. Một trong những tính năng nổi bật nhất của Pandas là kĩ năng đọc và ghi nhiều loại tệp rất khác nhau gồm có CSV và Excel. Bạn hoàn toàn có thể thao tác những tệp CSV một cách hiệu suất cao và thuận tiện và đơn giản trong Pandas bằng những hiệu suất cao như

import pandas as pd titanic_data = pd.read_csv('titanic.csv') 3 và import pandas as pd titanic_data = pd.read_csv('titanic.csv') 5Cài đặt gấu trúc

Chúng tôi phải setup Pandas trước khi sử dụng nó. Hãy sử dụng

import pandas as pd titanic_data = pd.read_csv('titanic.csv') 6________số 8

Đọc tệp CSV bằng read_csv()

Hãy nhập Bộ tài liệu Titanic, hoàn toàn có thể lấy trên GitHub

import pandas as pd titanic_data = pd.read_csv('titanic.csv')

Theo lẽ tự nhiên, gấu trúc sẽ tìm kiếm tệp này trong thư mục của tập lệnh và chúng tôi chỉ đáp ứng đường dẫn tệp cho tệp mà chúng tôi muốn phân tích dưới dạng đối số bắt buộc duy nhất của phương pháp này

Hãy xem

import pandas as pd titanic_data = pd.read_csv('titanic.csv') 7 của tập tài liệu này để đảm nói rằng nó được nhập đúng chuẩn| City | State | Capital | Population | | ------------ | ------------ | ------- | ------------- | | Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million | | Sacramento | California | Yes | 0.5 Million | | Tp New York | Tp New York | No | 8.623 Million | | Austin | Texas | Yes | 0.95 Million | | Miami | Florida | No | 0.463 Million | 1

Kết quả này trong

Ngoài ra, bạn cũng hoàn toàn có thể đọc những tệp CSV từ những tài nguyên trực tuyến, ví dụ như GitHub, chỉ bằng phương pháp chuyển URL của tài nguyên tới hàm

import pandas as pd titanic_data = pd.read_csv('titanic.csv') 3. Trước tiên, hãy tham khảo tệp CSV này từ kho tàng trữ GitHub mà không cần tải tệp xuống máy cục bộ của chúng tôi| City | State | Capital | Population | | ------------ | ------------ | ------- | ------------- | | Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million | | Sacramento | California | Yes | 0.5 Million | | Tp New York | Tp New York | No | 8.623 Million | | Austin | Texas | Yes | 0.95 Million | | Miami | Florida | No | 0.463 Million | 4

Điều này cũng dẫn đến

Theo mặc định, phương pháp

import pandas as pd titanic_data = pd.read_csv('titanic.csv') 3 sử dụng số 1 tiên của tệp CSV làm tiêu đề cột. Đôi khi, những tiêu đề này hoàn toàn có thể mang tên lạ và bạn hoàn toàn có thể muốn sử dụng tiêu đề của riêng mình. Bạn hoàn toàn có thể đặt tiêu đề sau khi đọc tệp, chỉ bằng phương pháp gán trường | City | State | Capital | Population | | ------------ | ------------ | ------- | ------------- | | Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million | | Sacramento | California | Yes | 0.5 Million | | Tp New York | Tp New York | No | 8.623 Million | | Austin | Texas | Yes | 0.95 Million | | Miami | Florida | No | 0.463 Million | 10 của phiên bản | City | State | Capital | Population | | ------------ | ------------ | ------- | ------------- | | Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million | | Sacramento | California | Yes | 0.5 Million | | Tp New York | Tp New York | No | 8.623 Million | | Austin | Texas | Yes | 0.95 Million | | Miami | Florida | No | 0.463 Million | 11 vào một list khác hoặc bạn hoàn toàn có thể đặt tiêu đề trong khi đọc CSV ngay từ đầu

Hãy xác định list tên cột và sử dụng những tên đó thay vì tên từ tệp CSV

Hãy chạy mã này

Hmm, giờ đây chúng tôi đã có những tiêu đề tùy chỉnh của tớ, nhưng số 1 tiên của tệp CSV, ban đầu được sử dụng để đặt tên cột cũng khá được gồm có trong

Hãy xử lý và xử lý vấn đề này bằng phương pháp sử dụng đối số

Bây giờ, hãy chạy mã này

Hoạt động như một nét duyên dáng. Đối số

Điều này sẽ dẫn đến một

Hãy xem hướng dẫn thực hành, thực tế của chúng tôi để học Git, với những phương pháp hay nhất, tiêu chuẩn được ngành đồng ý và gồm có bảng gian lận. Dừng những lệnh Git trên Google và thực sự tìm hiểu nó

Hãy nhớ rằng việc bỏ qua những hàng xảy ra trước khi

Bạn cũng hoàn toàn có thể quyết định vô hiệu hoàn toàn tiêu đề, điều này sẽ dẫn đến một

| City | State | Capital | Population | | ------------ | ------------ | ------- | ------------- | | Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million | | Sacramento | California | Yes | 0.5 Million | | Tp New York | Tp New York | No | 8.623 Million | | Austin | Texas | Yes | 0.95 Million | | Miami | Florida | No | 0.463 Million | 11 chỉ có những cột tiêu đề | City | State | Capital | Population | | ------------ | ------------ | ------- | ------------- | | Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million | | Sacramento | California | Yes | 0.5 Million | | Tp New York | Tp New York | No | 8.623 Million | | Austin | Texas | Yes | 0.95 Million | | Miami | Florida | No | 0.463 Million | 23, bằng phương pháp đặt đối số | City | State | Capital | Population | | ------------ | ------------ | ------- | ------------- | | Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million | | Sacramento | California | Yes | 0.5 Million | | Tp New York | Tp New York | No | 8.623 Million | | Austin | Texas | Yes | 0.95 Million | | Miami | Florida | No | 0.463 Million | 24 thành | City | State | Capital | Population | | ------------ | ------------ | ------- | ------------- | | Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million | | Sacramento | California | Yes | 0.5 Million | | Tp New York | Tp New York | No | 8.623 Million | | Austin | Texas | Yes | 0.95 Million | | Miami | Florida | No | 0.463 Million | 25City,State,Capital,Population Philadelphia,Pennsylvania,No,1.581 Million Sacramento,California,Yes,0.5 Million Tp New York,Tp New York,No,8.623 Million Austin,Texas,Yes,0.95 Million Miami,Florida,No,0.463 Million 4

Bạn cũng tiếp tục muốn bỏ qua số 1 tiên ở đây, vì nếu không, những giá trị từ số 1 tiên sẽ thực sự được đưa vào số 1 tiên

Như đã nêu trước đó, ở đầu cuối bạn hoàn toàn có thể gặp một tệp CSV không thực sự sử dụng dấu phẩy để phân tách tài liệu. Trong những trường hợp như vậy, bạn hoàn toàn có thể sử dụng đối số

Viết tệp CSV bằng to_csv()

Một lần nữa,

| City | State | Capital | Population | | ------------ | ------------ | ------- | ------------- | | Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million | | Sacramento | California | Yes | 0.5 Million | | Tp New York | Tp New York | No | 8.623 Million | | Austin | Texas | Yes | 0.95 Million | | Miami | Florida | No | 0.463 Million | 11 là dạng bảng. Biến một | City | State | Capital | Population | | ------------ | ------------ | ------- | ------------- | | Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million | | Sacramento | California | Yes | 0.5 Million | | Tp New York | Tp New York | No | 8.623 Million | | Austin | Texas | Yes | 0.95 Million | | Miami | Florida | No | 0.463 Million | 11 thành một tệp CSV cũng đơn giản như chuyển một tệp CSV thành một | City | State | Capital | Population | | ------------ | ------------ | ------- | ------------- | | Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million | | Sacramento | California | Yes | 0.5 Million | | Tp New York | Tp New York | No | 8.623 Million | | Austin | Texas | Yes | 0.95 Million | | Miami | Florida | No | 0.463 Million | 11 - chúng tôi gọi hàm | City | State | Capital | Population | | ------------ | ------------ | ------- | ------------- | | Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million | | Sacramento | California | Yes | 0.5 Million | | Tp New York | Tp New York | No | 8.623 Million | | Austin | Texas | Yes | 0.95 Million | | Miami | Florida | No | 0.463 Million | 40 trên phiên bản | City | State | Capital | Population | | ------------ | ------------ | ------- | ------------- | | Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million | | Sacramento | California | Yes | 0.5 Million | | Tp New York | Tp New York | No | 8.623 Million | | Austin | Texas | Yes | 0.95 Million | | Miami | Florida | No | 0.463 Million | 11

Khi ghi

Hãy chơi xung quanh với điều này

Ở đây, chúng tôi đã tạo một

Điều này dẫn đến một tệp mới trong thư mục thao tác của tập lệnh bạn đang chạy, chứa

Mặc dù, điều này sẽ không thực sự được định dạng tốt. Chúng tôi vẫn có những chỉ mục từ

Kết quả này trong

$ pip install pandas 0

Các chỉ số từ

Khi lưu tệp, hãy đảm bảo bỏ chỉ mục của

Bây giờ, điều này dẫn đến một tệp có chứa

$ pip install pandas 2

Hoạt động như một nét duyên dáng. Nếu chúng tôi nhập lại và in nội dung, thì

Kết quả này trong

$ pip install pandas 4

Hãy thay đổi tiêu đề cột từ tiêu đề mặc định

$ pip install pandas 5

Chúng tôi đã tạo một list

| City | State | Capital | Population | | ------------ | ------------ | ------- | ------------- | | Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million | | Sacramento | California | Yes | 0.5 Million | | Tp New York | Tp New York | No | 8.623 Million | | Austin | Texas | Yes | 0.95 Million | | Miami | Florida | No | 0.463 Million | 53, chứa những giá trị rất khác nhau cho những cột của chúng tôi. Sau đó, sử dụng đối số | City | State | Capital | Population | | ------------ | ------------ | ------- | ------------- | | Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million | | Sacramento | California | Yes | 0.5 Million | | Tp New York | Tp New York | No | 8.623 Million | | Austin | Texas | Yes | 0.95 Million | | Miami | Florida | No | 0.463 Million | 24, chúng tôi đã đặt những tên này thay vì tên cột ban đầu. Điều này tạo ra một | City | State | Capital | Population | | ------------ | ------------ | ------- | ------------- | | Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million | | Sacramento | California | Yes | 0.5 Million | | Tp New York | Tp New York | No | 8.623 Million | | Austin | Texas | Yes | 0.95 Million | | Miami | Florida | No | 0.463 Million | 55 với những nội dung này$ pip install pandas 6Tùy chỉnh dấu phân cách

Hãy thay đổi dấu phân cách từ giá trị mặc định (

Điều này dẫn đến một tệp

Đôi khi, những

| City | State | Capital | Population | | ------------ | ------------ | ------- | ------------- | | Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million | | Sacramento | California | Yes | 0.5 Million | | Tp New York | Tp New York | No | 8.623 Million | | Austin | Texas | Yes | 0.95 Million | | Miami | Florida | No | 0.463 Million | 11 có những giá trị bị thiếu mà chúng tôi để lại là | City | State | Capital | Population | | ------------ | ------------ | ------- | ------------- | | Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million | | Sacramento | California | Yes | 0.5 Million | | Tp New York | Tp New York | No | 8.623 Million | | Austin | Texas | Yes | 0.95 Million | | Miami | Florida | No | 0.463 Million | 59 hoặc | City | State | Capital | Population | | ------------ | ------------ | ------- | ------------- | | Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million | | Sacramento | California | Yes | 0.5 Million | | Tp New York | Tp New York | No | 8.623 Million | | Austin | Texas | Yes | 0.95 Million | | Miami | Florida | No | 0.463 Million | 90. Trong những trường hợp như vậy, bạn hoàn toàn có thể muốn định dạng chúng khi viết chúng ra tệp CSV. Bạn hoàn toàn có thể sử dụng đối số | City | State | Capital | Population | | ------------ | ------------ | ------- | ------------- | | Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million | | Sacramento | California | Yes | 0.5 Million | | Tp New York | Tp New York | No | 8.623 Million | | Austin | Texas | Yes | 0.95 Million | | Miami | Florida | No | 0.463 Million | 91 và đặt giá trị được đặt thay vì giá trị bị thiếu$ pip install pandas 9

Ở đây, tất cả chúng ta có hai cặp thành phố-bang hợp lệ, nhưng

Phần kết luận

Bài viết hướng dẫn cách đọc và ghi file CSV bằng thư viện Pandas của Python. Để đọc tệp CSV, phương pháp

import pandas as pd titanic_data = pd.read_csv('titanic.csv') 3 của thư viện Pandas được sử dụng. Bạn cũng hoàn toàn có thể chuyển tên tiêu đề tùy chỉnh trong khi đọc tệp CSV thông qua thuộc tính | City | State | Capital | Population | | ------------ | ------------ | ------- | ------------- | | Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million | | Sacramento | California | Yes | 0.5 Million | | Tp New York | Tp New York | No | 8.623 Million | | Austin | Texas | Yes | 0.95 Million | | Miami | Florida | No | 0.463 Million | 95 của phương thức import pandas as pd titanic_data = pd.read_csv('titanic.csv') 3. Cuối cùng, để ghi tệp CSV bằng Pandas, trước tiên bạn phải tạo một đối tượng Pandas DataFrame và sau đó gọi phương thức | City | State | Capital | Population | | ------------ | ------------ | ------- | ------------- | | Philadelphia | Pennsylvania | No | 1.581 Million | | Sacramento | California | Yes | 0.5 Million | | Tp New York | Tp New York | No | 8.623 Million | | Austin | Texas | Yes | 0.95 Million | | Miami | Florida | No | 0.463 Million | 97 trên DataFrame Tải thêm tài liệu liên quan đến nội dung bài viết Làm cách nào để ghi tài liệu csv trong python? programming python

Review Làm cách nào để ghi tài liệu csv trong python? ?

Bạn vừa tham khảo tài liệu Với Một số hướng dẫn một cách rõ ràng hơn về Clip Làm cách nào để ghi tài liệu csv trong python? tiên tiến nhất

Share Link Download Làm cách nào để ghi tài liệu csv trong python? miễn phí

Bạn đang tìm một số trong những Share Link Cập nhật Làm cách nào để ghi tài liệu csv trong python? Free.

Hỏi đáp thắc mắc về Làm cách nào để ghi tài liệu csv trong python?

Nếu sau khi đọc nội dung bài viết Làm cách nào để ghi tài liệu csv trong python? vẫn chưa hiểu thì hoàn toàn có thể lại Comments ở cuối bài để Tác giả lý giải và hướng dẫn lại nha #Làm #cách #nào #để #ghi #dữ #liệu #csv #trong #python - 2022-12-26 09:15:15

Kế Toán.VN News - Tổng hợp tình huống kế toán

Table of Content

Làm cách nào để ghi dữ liệu csv trong python? ✅ Chi Tiết

Kinh Nghiệm về Làm cách nào để ghi tài liệu csv trong python? Chi Tiết

Tệp CSV là gì?

Đọc và ghi tệp CSV bằng Pandas

Đọc tệp CSV bằng read_csv()

Viết tệp CSV bằng to_csv()

Phần kết luận

Review Làm cách nào để ghi tài liệu csv trong python? ?

Share Link Download Làm cách nào để ghi tài liệu csv trong python? miễn phí

Hỏi đáp thắc mắc về Làm cách nào để ghi tài liệu csv trong python?

Post a Comment

kton-7na7896b.vn