Este tutorial explica varias formas de leer archivos CSV en Python usando el siguiente archivo CSV llamado ‘data.csv’ :

playerID, equipo, puntos
1, Lakers, 26
2, Mavs, 19
3, dólares, 24
4, espuelas, 22
Ejemplo 1: leer archivo CSV en pandas DataFrame
El siguiente código muestra cómo leer el archivo CSV en un DataFrame de pandas:

#importar archivo CSV como DataFrame 
df = pd. read_csv ('data.csv')

#view DataFrame
df

        puntos del equipo playerID
0 1 Lakers 26
1 2 Mavs 19
2 3 dólares 24
3 4 Espuelas 22
Ejemplo 2: leer columnas específicas de un archivo CSV
El siguiente código muestra cómo leer solo las columnas tituladas ‘playerID’ y ‘puntos’ en el archivo CSV en un DataFrame de pandas:


#importar solo columnas específicas del archivo CSV 
df = pd. read_csv ('data.csv', usecols = [' playerID ', ' points '])

#view DataFrame
df

	puntos playerID
0 1 26
1 2 19
2 3 24
3 4 22
Alternativamente, puede especificar índices de columna para leer en un DataFrame de pandas:

#importar solo columnas específicas del archivo CSV 
df = pd. read_csv ('data.csv', usecols = [ 0 , 1 ])

#view DataFrame
df

        playerID equipo
0 1 Lakers
1 2 Mavs
2 3 dólares
3 4 espuelas
Ejemplo 3: especificar la fila de encabezado al importar un archivo CSV

En algunos casos, es posible que la fila del encabezado no sea la primera fila de un archivo CSV. Por ejemplo, considere el siguiente archivo CSV en el que la fila de encabezado aparece en la segunda fila:

aleatorio, datos, valores
playerID, equipo, puntos
1, Lakers, 26
2, Mavs, 19
3, dólares, 24
4, espuelas, 22
Para leer este archivo CSV en un DataFrame de pandas, podemos especificar header = 1 de la siguiente manera:

#importe del archivo CSV y especifique que el encabezado comienza en la segunda fila 
df = pd. read_csv ('data.csv', encabezado = 1 )

#view DataFrame
df

        puntos del equipo playerID
0 1 Lakers 26
1 2 Mavs 19
2 3 dólares 24
3 4 Espuelas 22
Ejemplo 4: omitir filas al importar un archivo CSV

También puede omitir filas fácilmente al importar un archivo CSV utilizando el argumento skiprows . Por ejemplo, el siguiente código muestra cómo omitir la segunda fila al importar el archivo CSV:

#importar desde el archivo CSV y omitir la segunda fila 
df = pd. read_csv ('data.csv', skiprows = [ 1 ] )

#view DataFrame
df

        puntos del equipo playerID
0 2 Mavs 19
1 3 dólares 24
2 4 Espuelas 22

Y el siguiente código muestra cómo omitir la segunda y tercera fila al importar el archivo CSV:

#importar desde el archivo CSV y omitir la segunda y tercera filas 
df = pd. read_csv ('data.csv', skiprows = [ 1, 2 ] )

#view DataFrame
df

        puntos del equipo playerID
1 3 dólares 24
2 4 Espuelas 22
Ejemplo 5: leer archivos CSV con delimitador personalizado
Ocasionalmente, es posible que tenga un archivo CSV con un delimitador diferente de una coma. Por ejemplo, supongamos que nuestro archivo CSV tiene un guión bajo como delimitador:

playerID_team_points
1_Lakers_26
2_Mavs_19
3_Bucks_24
4_Spurs_22
Para leer este archivo CSV en pandas, podemos usar el argumento sep para especificar el delimitador que se usará al leer el archivo:


#importe del archivo CSV y especifique el delimitador para usar 
df = pd. read_csv ('data.csv', sep = ' _ ')

#view DataFrame
df

	puntos del equipo playerID
0 1 Lakers 26
1 2 Mavs 19
2 3 dólares 24
3 4 Espuelas 22
บทช่วยสอนนี้จะอธิบายหลายวิธีในการอ่านไฟล์ CSV ใน Python โดยใช้ไฟล์ CSV ต่อไปนี้ชื่อ 'data.csv': playerID, team, point 1, Lakers, 26 2, Mavs, 19 3, dollar, 24 4, spurs, 22 ตัวอย่างที่ 1 : อ่านไฟล์ CSV ลงใน Pandas DataFrame รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการอ่านไฟล์ CSV ลงใน DataFrame ของ Pandas: #import CSV file as DataFrame df = pd. read_csv ('data.csv') #view DataFrame df team point playerID 0 1 Lakers 26 1 2 Mavs 19 2 3 dollar 24 3 4 Spurs 22 ตัวอย่างที่ 2: การอ่านคอลัมน์เฉพาะจากไฟล์ CSV รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการอ่านเฉพาะคอลัมน์ คอลัมน์ชื่อ 'playerID' และ 'points' ในไฟล์ CSV ใน Pandas DataFrame: #import เฉพาะคอลัมน์จากไฟล์ CSV df = pd read_csv('data.csv', usecols = ['playerID', 'points']) #view DataFrame df point playerID 0 1 26 1 2 19 2 3 24 3 4 22 หรือคุณสามารถระบุดัชนีคอลัมน์เพื่ออ่านลงใน DataFrame จากนุ่น: #import เฉพาะคอลัมน์จากไฟล์ CSV df=pd read_csv ('data.csv', usecols = [ 0 , 1 ]) #view DataFrame df playerID team 0 1 Lakers 1 2 Mavs 2 3 bucks 3 4 spurs ตัวอย่างที่ 3: การระบุแถวส่วนหัวเมื่อนำเข้าไฟล์ CSV ในบางกรณี แถวส่วนหัวต้องไม่ใช่แถวแรกของไฟล์ CSV ตัวอย่างเช่น พิจารณาไฟล์ CSV ต่อไปนี้ซึ่งมีแถวส่วนหัวปรากฏในแถวที่สอง: สุ่ม, ข้อมูล, ค่า ID ผู้เล่น, ทีม, แต้ม 1, Lakers, 26 2, Mavs, 19 3, ดอลลาร์, 24 4, สเปอร์ส, 22 ถึง อ่านไฟล์ CSV นี้ลงใน DataFrame ของ pandas เราสามารถระบุ header = 1 ได้ดังนี้: #import ไฟล์ CSV และระบุว่าส่วนหัวเริ่มต้นที่แถวที่สอง df = pd read_csv ('data.csv', header = 1 ) #view DataFrame df team point playerID 0 1 Lakers 26 1 2 Mavs 19 2 3 ดอลลาร์ 24 3 4 Spurs 22 ตัวอย่างที่ 4: ข้ามแถวเมื่อนำเข้าไฟล์ CSV คุณยังสามารถข้ามแถวได้ ได้อย่างง่ายดายโดยการนำเข้าไฟล์ CSV โดยใช้อาร์กิวเมนต์ skirows ตัวอย่างเช่น รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีข้ามแถวที่สองเมื่อนำเข้าไฟล์ CSV: #import จากไฟล์ CSV และข้ามแถวที่สอง df = pd read_csv ('data.csv', skirows = [ 1 ] ) #view DataFrame df team point playerID 0 2 Mavs 19 1 3 dollar 24 2 4 Spurs 22 และโค้ดต่อไปนี้แสดงวิธีข้ามแถวที่สองและสามเมื่อนำเข้าไฟล์ CSV: #import จากไฟล์ CSV และข้ามแถวที่สองและสาม df = pd read_csv ('data.csv', skirows = [ 1, 2 ] ) #view DataFrame df team point playerID 1 3 dollar 24 2 4 Spurs 22 ตัวอย่างที่ 5: การอ่านไฟล์ CSV ด้วยตัวคั่นแบบกำหนดเอง ในบางครั้ง คุณอาจมีไฟล์ CSV ที่มี ตัวคั่นที่ไม่ใช่ลูกน้ำ ตัวอย่างเช่น สมมติว่าไฟล์ CSV ของเรามีขีดล่างเป็นตัวคั่น: playerID_team_points 1_Lakers_26 2_Mavs_19 3_Bucks_24 4_Spurs_22 หากต้องการอ่านไฟล์ CSV นี้ในรูปแบบแพนด้า เราสามารถใช้อาร์กิวเมนต์ sep เพื่อระบุตัวคั่นที่จะใช้เมื่ออ่านไฟล์: #CSV file import และระบุ ตัวคั่นที่จะใช้ df = pd read_csv ('data.csv', sep = ' _ ') #view DataFrame df คะแนนทีม ID ผู้เล่น 0 1 Lakers 26 1 2 Mavs 19 2 3 ดอลลาร์ 24 3 4 Spurs 22
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence