Parsing dei CSV

Scalare e ottimizzare le pipeline di dati con Polars

Liam Brannigan

Data Scientist & Polars Contributor

CSV del dipartimento finanze

Chicago Finance Department
Generated: 2026-02-01
WARD;TYPE;STATUS;REQUEST_COST
11;Pothole in Street Complaint;Completed;125
42;Street Light Out;Open;88
27;Alley Light Out;Completed;61

🛑 L'intestazione non è la prima riga
🛑 Colonne separate da punto e virgola

Saltare righe

vendor_requests = pl.read_csv(
    "ward_service_requests.csv",
    skip_rows=2,

)

Saltare intestazioni extra

vendor_requests = pl.read_csv(
    "ward_service_requests.csv",
    skip_rows=2,
    separator=";",
)

Verificare il file parsato

vendor_requests.head(3)

shape: (3, 4)
| WARD | TYPE                        | STATUS    | REQUEST_COST |
| ---  | ---                         | ---       | ---          |
| i64  | str                         | str       | i64          |
|------|-----------------------------|-----------|--------------|
| 11   | Pothole in Street Complaint | Completed | 125          |
| 42   | Street Light Out            | Open      | 88           |
| 27   | Alley Light Out             | Completed | 61           |

Un problema di inferenza dello schema

WARD;TYPE;STATUS;REQUEST_COST
11;Pothole in Street Complaint;Completed;125
42;Street Light Out;Open;88
27;Alley Light Out;Completed;61

Prime 100 righe → schema inferito
Solo int → colonna come Int64

Inferenza dello schema

WARD;TYPE;STATUS;REQUEST_COST
11;Pothole in Street Complaint;Completed;125
42;Street Light Out;Open;88
27;Alley Light Out;Completed;61
...
3;Rodent Baiting Service Request;Completed;61.5

Prime 100 righe → schema inferito
Solo int → colonna come Int64

Inferenza dello schema

vendor_requests = pl.read_csv(
    "ward_service_requests.csv",
    separator=";",
    skip_rows=2,
    infer_schema_length=200,
)

Inferenza dello schema

vendor_requests.schema

Schema({'WARD': Int64, 'TYPE': String, 'STATUS': String, 'REQUEST_COST': Float64})

Fornire lo schema

vendor_requests = pl.read_csv(
    "ward_service_requests.csv",
    separator=";",
    skip_rows=2,
    schema={
        "WARD": pl.Int64,
        "TYPE": pl.String,
        "STATUS": pl.String,
        "REQUEST_COST": pl.Float64,
    },
)

Sovrascrivere lo schema inferito

vendor_requests = pl.read_csv(
    "ward_service_requests.csv",
    separator=";",
    skip_rows=2,
    schema_overrides={"REQUEST_COST": pl.Float64},
)

Verificare la sovrascrittura

vendor_requests.schema

Schema({'WARD': Int64, 'TYPE': String, 'STATUS': String, 'REQUEST_COST': Float64})

Un problema di dati errati

WARD;TYPE;STATUS;REQUEST_COST
11;Pothole in Street Complaint;Completed;125.0
unknown;Street Light Out;Open;88.5
27;Alley Light Out;Completed;61.0

Ignorare gli errori di parsing

pl.read_csv(
    "ward_service_requests.csv",
    separator=";",
    skip_rows=2,
    infer_schema_length=200,
    ignore_errors=True,
)

Valori errati → null
⚠ Nasconde altri errori

Marcare i valori nulli

pl.read_csv(
    "ward_service_requests.csv",
    separator=";",
    skip_rows=2,
    infer_schema_length=200,
    null_values={"WARD": "unknown"},
)

Preserva il dtype previsto
Più sicuro di ignore_errors

Passiamo alla pratica !

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