Pandas lesen CSV
Lesen Sie CSV-Dateien
Eine einfache Möglichkeit, große Datensätze zu speichern, ist die Verwendung von CSV-Dateien (Comma Separated Files).
CSV-Dateien enthalten einfachen Text und sind ein bekanntes Format, das von allen gelesen werden kann, einschließlich Pandas.
In unseren Beispielen verwenden wir eine CSV-Datei mit dem Namen „data.csv“.
Daten.csv herunterladen . oder Daten.csv öffnen
Beispiel
Laden Sie die CSV in einen DataFrame:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.to_string())
Tipp: Verwenden to_string()Sie , um den gesamten DataFrame zu drucken.
Wenn Sie einen großen DataFrame mit vielen Zeilen haben, gibt Pandas nur die ersten 5 Zeilen und die letzten 5 Zeilen zurück:
Beispiel
Drucken Sie den DataFrame ohne die to_string()
Methode:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df)
max_rows
Die Anzahl der zurückgegebenen Zeilen wird in den Pandas-Optionseinstellungen definiert.
pd.options.display.max_rowsSie können die maximalen Zeilen Ihres Systems mit der Anweisung überprüfen .
Beispiel
Überprüfen Sie die Anzahl der maximal zurückgegebenen Zeilen:
import pandas as pd
print(pd.options.display.max_rows)
In meinem System ist die Zahl 60, was bedeutet, dass, wenn der DataFrame mehr als 60 Zeilen enthält, die print(df)Anweisung nur die Header und die ersten und letzten 5 Zeilen zurückgibt.
Sie können die maximale Zeilenanzahl mit derselben Anweisung ändern.
Beispiel
Erhöhen Sie die maximale Anzahl von Zeilen, um den gesamten DataFrame anzuzeigen:
import pandas as pd
pd.options.display.max_rows
= 9999
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df)
Zertifiziert werden!
$10 REGISTRIEREN