Leggere CSV in Pandas
I file CSV (Comma-Separated Values) sono un formato comune per memorizzare dati tabulari, ed è spesso necessario importare, leggere e manipolare tali file durante l’analisi dei dati. In questo articolo, vedremo come lavorare con file CSV in Pandas, incluso l’import, la lettura e la creazione di un DataFrame.
Importare Pandas
Prima di iniziare, assicuriamoci di avere Pandas installato e importato nel nostro ambiente Python:
import pandas as pd
Importare un File CSV esistente
Per importare un file CSV esistente in un DataFrame Pandas, possiamo utilizzare il metodo read_csv()
di Pandas. Questo metodo leggerĂ i dati dal file CSV specificato e li convertirĂ in un DataFrame.
# Importare un file CSV in un DataFramedf = pd.read_csv('nome_del_file.csv')
# Mostrare le prime righe del DataFrameprint(df.head())
In questo esempio, nome_del_file.csv
dovrebbe essere sostituito con il percorso del tuo file CSV. Il metodo head()
viene utilizzato per visualizzare le prime righe del DataFrame appena creato.
Creare un DataFrame da Zero e Esportarlo in CSV
Se desideri creare un DataFrame da zero e poi esportarlo in un file CSV, puoi farlo come segue:
# Creare un DataFramedata = {'Nome': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'EtĂ ': [25, 30, 35]}df = pd.DataFrame(data)
# Esportare il DataFrame in un file CSVdf.to_csv('nuovo_file.csv', index=False)
In questo esempio, abbiamo creato un DataFrame df
da un dizionario di dati e successivamente utilizzato il metodo to_csv()
per esportarlo in un file chiamato nuovo_file.csv
. L’argomento index=False
impedisce di salvare l’indice del DataFrame nel file CSV.
Specificare il Separatore Personalizzato
Se il tuo file CSV utilizza un separatore diverso dalla virgola (,
), puoi specificarlo utilizzando l’argomento sep
nel metodo read_csv()
. Ad esempio, se il tuo file CSV utilizza il punto e virgola (;
) come separatore:
df = pd.read_csv('file_con_separatore.csv', sep=';')
Questo assicurerĂ che Pandas legga correttamente il tuo file CSV con il separatore specificato.
Conclusioni
Lavorare con file CSV è una parte comune dell’analisi dei dati, e Pandas semplifica notevolmente questo processo. Ora sei pronto per importare, leggere e creare DataFrame da file CSV nei tuoi progetti di analisi dei dati con Python.