পান্ডাস ডেটা ফ্রেম হিসাবে সিএসভি ফাইল আমদানি করুন

Question 1

পান্ডাস ডাটাফ্রেমে কোনও সিএসভি ফাইলে পড়ার পাইথনের কী উপায় (যা আমি তখন স্ট্যাটিস্টিকাল অপারেশনের জন্য ব্যবহার করতে পারি, আলাদাভাবে টাইপযুক্ত কলাম ইত্যাদি থাকতে পারি)?

আমার সিএসভি ফাইলে "value.txt"নিম্নলিখিত সামগ্রী রয়েছে:

Date,"price","factor_1","factor_2"
2012-06-11,1600.20,1.255,1.548
2012-06-12,1610.02,1.258,1.554
2012-06-13,1618.07,1.249,1.552
2012-06-14,1624.40,1.253,1.556
2012-06-15,1626.15,1.258,1.552
2012-06-16,1626.15,1.263,1.558
2012-06-17,1626.15,1.264,1.572

আর-তে আমরা এই ফাইলটি ব্যবহার করে পড়ব:

price <- read.csv("value.txt")

এবং এটি কোনও আর ডেটা.ফ্রেম ফিরে আসবে:

> price <- read.csv("value.txt")
> price
     Date   price factor_1 factor_2
1  2012-06-11 1600.20    1.255    1.548
2  2012-06-12 1610.02    1.258    1.554
3  2012-06-13 1618.07    1.249    1.552
4  2012-06-14 1624.40    1.253    1.556
5  2012-06-15 1626.15    1.258    1.552
6  2012-06-16 1626.15    1.263    1.558
7  2012-06-17 1626.15    1.264    1.572

একই কার্যকারিতা পাওয়ার জন্য কি পাইথোনিক উপায় আছে?

Question 2

উদ্ধার পাণ্ডা :

import pandas as pd
print pd.read_csv('value.txt')

        Date    price  factor_1  factor_2
0  2012-06-11  1600.20     1.255     1.548
1  2012-06-12  1610.02     1.258     1.554
2  2012-06-13  1618.07     1.249     1.552
3  2012-06-14  1624.40     1.253     1.556
4  2012-06-15  1626.15     1.258     1.552
5  2012-06-16  1626.15     1.263     1.558
6  2012-06-17  1626.15     1.264     1.572

এটি পান্ডাস ডেটা ফ্রেমের সাথে মিল দেয় R's।

Question 3

পান্ডাস ডেটা ফ্রেম হিসাবে কোনও সিএসভি ফাইল পড়তে আপনাকে ব্যবহার করতে হবে pd.read_csv।

গল্পটি এখানেই শেষ হয় না; ডেটা বিভিন্ন আকারে বিদ্যমান এবং এটি বিভিন্ন উপায়ে সংরক্ষণ করা read_csvহয় যাতে আপনার ডেটা সঠিকভাবে পঠিত হয় তা নিশ্চিত করতে আপনাকে প্রায়শই অতিরিক্ত পরামিতিগুলি পাস করতে হবে ।

আপনার ব্যবহারের প্রয়োজন হবে এমন উপযুক্ত যুক্তির পাশাপাশি সিএসভি ফাইলগুলির সাথে सामना করা সাধারণ পরিস্থিতিগুলির তালিকা দেওয়ার একটি টেবিল এখানে। আপনার ডেটা পড়তে সাধারণত নীচের সমস্ত যুক্তি বা কিছু যুক্তির প্রয়োজন হবে ।

┌──────────────────────────────────────────────────────────┬─────────────────────────────┬────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Scenario                                                │  Argument                   │  Example                                               │
├──────────────────────────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Read CSV with different separator¹                      │  sep/delimiter              │  read_csv(..., sep=';')                                │
│  Read CSV with tab/whitespace separator                  │  delim_whitespace           │  read_csv(..., delim_whitespace=True)                  │
│  Fix UnicodeDecodeError while reading²                   │  encoding                   │  read_csv(..., encoding='latin-1')                     │
│  Read CSV without headers³                               │  header and names           │  read_csv(..., header=False, names=['x', 'y', 'z'])    │
│  Specify which column to set as the index⁴               │  index_col                  │  read_csv(..., index_col=[0])                          │
│  Read subset of columns                                  │  usecols                    │  read_csv(..., usecols=['x', 'y'])                     │
│  Numeric data is in European format (eg., 1.234,56)      │  thousands and decimal      │  read_csv(..., thousands='.', decimal=',')             │
└──────────────────────────────────────────────────────────┴─────────────────────────────┴────────────────────────────────────────────────────────┘

পাদটীকা
ডিফল্টরূপে, read_csvপারফরম্যান্সের জন্য সি পার্সার ইঞ্জিন ব্যবহার করে। সি পার্সার কেবল একক অক্ষর বিভাজককে পরিচালনা করতে পারে। আপনার সিএসভিতে যদি একাধিক-অক্ষর বিভাজক থাকে, 'python'ইঞ্জিনটি ব্যবহার করার জন্য আপনার কোডটি পরিবর্তন করতে হবে । আপনি নিয়মিত প্রকাশ করতে পারেন:
df = pd.read_csv(..., sep=r'\s*\|\s*', engine='python')
UnicodeDecodeErrorডেটা যখন একটি এনকোডিং ফর্ম্যাটে সংরক্ষণ করা হয়েছিল তবে ভিন্ন, বেমানান একটিতে পড়ে তখন ঘটে। বেশিরভাগ সাধারণ এনকোডিং স্কিমগুলি হ'ল 'utf-8'এবং 'latin-1', আপনার ডেটাগুলির মধ্যে একটির মধ্যে এটি ফিট হতে পারে।

header=Falseউল্লেখ করে যে সিএসভিতে প্রথম সারিটি শিরোনাম সারিটির পরিবর্তে ডেটা সারি হয় এবং এটি তৈরি হয়ে গেলে names=[...]আপনাকে কলামের নামের তালিকা নির্দিষ্ট করে ডেটাফ্রেমকে নির্ধারণ করতে দেয়।
"নাম: 0" তখনই ঘটে যখন একটি নামবিহীন সূচকযুক্ত ডেটাফ্রেম সিএসভিতে সংরক্ষণ করা হয় এবং তারপরে পুনরায় পড়তে হয়। পড়ার সময় সমস্যাটি ঠিক করার পরিবর্তে, আপনি লেখার সময় সমস্যাটি সমাধান করতে পারেন
df.to_csv(..., index=False)

এখানে অন্যান্য যুক্তি রয়েছে যা আমি এখানে উল্লেখ করি নি তবে আপনি এগুলি প্রায়শই মুখোমুখি হোন।

Question 4

পাইথনের অন্তর্নির্মিত সিএসভি মডিউলটি ব্যবহার করে পান্ডাস লাইব্রেরির বিকল্প রয়েছে ।

import csv
from pprint import pprint
with open('foo.csv', 'rb') as f:
    reader = csv.reader(f)
    headers = reader.next()
    column = {h:[] for h in headers}
    for row in reader:
        for h, v in zip(headers, row):
            column[h].append(v)
    pprint(column)    # Pretty printer

মুদ্রণ করবে

{'Date': ['2012-06-11',
          '2012-06-12',
          '2012-06-13',
          '2012-06-14',
          '2012-06-15',
          '2012-06-16',
          '2012-06-17'],
 'factor_1': ['1.255', '1.258', '1.249', '1.253', '1.258', '1.263', '1.264'],
 'factor_2': ['1.548', '1.554', '1.552', '1.556', '1.552', '1.558', '1.572'],
 'price': ['1600.20',
           '1610.02',
           '1618.07',
           '1624.40',
           '1626.15',
           '1626.15',
           '1626.15']}

Question 5

import pandas as pd
df = pd.read_csv('/PathToFile.txt', sep = ',')

এটি আপনার .txt বা .csv ফাইলটিকে ডেটাফ্রেমে আমদানি করবে।

Question 6

এটা চেষ্টা কর

import pandas as pd
data=pd.read_csv('C:/Users/Downloads/winequality-red.csv')

আপনার ডেটা সেটটি যেখানে পাওয়া যাবে তার সাথে ফাইলের টার্গেটের অবস্থানটি প্রতিস্থাপন করুন, এই url টি https://medium.com/@kanchanardj/jargon-in-python-used-in-data-s ज्ञान-to- laymans- language- part- one-12ddfd31592f

Question 7

%cd C:\Users\asus\Desktop\python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('value.txt')
df.head()
    Date    price   factor_1    factor_2
0   2012-06-11  1600.20 1.255   1.548
1   2012-06-12  1610.02 1.258   1.554
2   2012-06-13  1618.07 1.249   1.552
3   2012-06-14  1624.40 1.253   1.556
4   2012-06-15  1626.15 1.258   1.552

Question 8

আপনি সিএসভি ফাইলগুলি পরিচালনা করতে পাইথন স্ট্যান্ডার্ড লাইব্রেরিতে পাওয়া সিএসভি মডিউলটি ব্যবহার করতে পারেন ।

উদাহরণ:

import csv
with open('some.csv', 'rb') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        print row

Question 9

পিডি
ডেটাসেট হিসাবে পিণ্ডগুলি আমদানি করুন = পিডি.ড্রেড_সিএসভি ('/ হোম / এনএসপিথন / ডাউনলোডস / মুভি_মেটাডেটা 1 সিএসভি')

Question 10

যথেষ্ট পরিষ্কার হিসাবে নোট, কিন্তু:

import csv

with open("value.txt", "r") as f:
    csv_reader = reader(f)
    num = '  '
    for row in csv_reader:
        print num, '\t'.join(row)
        if num == '  ':  
            num=0
        num=num+1

কমপ্যাক্ট হিসাবে নয়, তবে এটি কাজটি করে:

   Date price   factor_1    factor_2
1 2012-06-11    1600.20 1.255   1.548
2 2012-06-12    1610.02 1.258   1.554
3 2012-06-13    1618.07 1.249   1.552
4 2012-06-14    1624.40 1.253   1.556
5 2012-06-15    1626.15 1.258   1.552
6 2012-06-16    1626.15 1.263   1.558
7 2012-06-17    1626.15 1.264   1.572