Düz dosya içe aktarmalarını değiştirme

pandas ile Kolaylaştırılmış Veri Alımı

Amany Mahfouz

Instructor

ABD Vergi Verileri

tax_data = pd.read_csv('us_tax_data_2016.csv')

print(tax_data.shape)

(179796, 147)

Sütunları Sınırlama

usecols anahtar argümanı ile yüklenecek sütunları seçin
Sütun numaraları veya adları listesi ya da sütun adlarını filtreleyen bir işlev kabul eder

col_names = ['STATEFIPS', 'STATE', 'zipcode', 'agi_stub', 'N1']

col_nums = [0, 1, 2, 3, 4]

# Sütunları ada göre seçin
tax_data_v1 = pd.read_csv('us_tax_data_2016.csv', 
                        usecols=col_names)

# Sütunları numaraya göre seçin
tax_data_v2 = pd.read_csv('us_tax_data_2016.csv',
                        usecols=col_nums)

print(tax_data_v1.equals(tax_data_v2))

True

Satırları Sınırlama

nrows anahtar argümanı ile yüklenen satır sayısını sınırlayın

tax_data_first1000 = pd.read_csv('us_tax_data_2016.csv', nrows=1000)

print(tax_data_first1000.shape)

(1000, 147)

Satırları Sınırlama

Bir dosyayı parça parça işlemek için nrows ve skiprows birlikte kullanın
skiprows, satır numaraları listesi, bir satır sayısı veya satırları filtreleyen bir işlev alır
Sütun adları olmadığını belirtmek için header=None ayarlayın

tax_data_next500 = pd.read_csv('us_tax_data_2016.csv', 
                               nrows=500, 
                               skiprows=1000, 
                               header=None)

Satırları Sınırlama

print(tax_data_next500.head(1))

   0   1      2    3     4     5    6    7     8     9     10   ...    136  137   138  139  140  141  142  143   144   145   146
0    1  AL  35565    4   270     0  250    0   210   790   280  ...   1854  260  1978    0    0    0    0   50   222   210   794

[1 rows x 147 columns]

Sütun Adı Atama

names bağımsız değişkenine bir liste vererek sütun adlarını sağlayın
Liste, verinizdeki her sütun için bir ad İÇERMELİDİR
Yalnızca birkaç sütunu yeniden adlandırmanız gerekiyorsa, bunu içe aktarmadan sonra yapın!

Sütun Adı Atama

col_names = list(tax_data_first1000)

tax_data_next500 = pd.read_csv('us_tax_data_2016.csv',

                               nrows=500, 
                               skiprows=1000,

                               header=None,

                               names=col_names)

print(tax_data_next500.head(1))

   STATEFIPS STATE  zipcode  agi_stub   ...  N11901  A11901  N11902  A11902
0          1    AL    35565         4   ...      50     222     210     794

[1 rows x 147 columns]

Hadi pratik yapalım!

pandas ile Kolaylaştırılmış Veri Alımı