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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 DataFrame
df = pd.read_csv('nome_del_file.csv')
# Mostrare le prime righe del DataFrame
print(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 DataFrame
data = {'Nome': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'EtĂ ': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
# Esportare il DataFrame in un file CSV
df.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.