vietcuong595
New member
..
CSV (Giá trị phân tách bằng dấu phẩy) là một định dạng tệp đơn giản được sử dụng để lưu trữ dữ liệu bảng.Đây là một trong những định dạng tệp phổ biến nhất để trao đổi dữ liệu giữa các ứng dụng khác nhau.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách đọc và ghi các tệp CSV bằng Python bằng thư viện Pandas.
### Đọc các tệp CSV
Để đọc tệp CSV trong Python, bạn có thể sử dụng hàm `read_csv ()` từ thư viện Pandas.Hàm này lấy một đường dẫn tệp làm đối số đầu tiên của nó và một vài đối số tùy chọn để kiểm soát cách đọc dữ liệu.
Ví dụ: mã sau đọc tệp CSV có tên là `data.csv` và lưu trữ dữ liệu trong đối tượng DataFrame Pandas:
`` `Python
nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD
df = pd.read_csv ('data.csv')
`` `
Hàm `read_csv ()` sẽ tự động suy ra kiểu dữ liệu của mỗi cột dựa trên các giá trị trong tệp.Tuy nhiên, bạn cũng có thể chỉ định kiểu dữ liệu của mỗi cột bằng cách sử dụng đối số `dtype`.
Ví dụ: mã sau đọc tệp CSV với hàng tiêu đề và chỉ định kiểu dữ liệu của mỗi cột:
`` `Python
df = pd.read_csv ('data.csv', dtype = {'name': str, 'age': int, 'giới tính': str})
`` `
### Viết tệp CSV
Để viết tệp CSV bằng Python, bạn có thể sử dụng hàm `to_csv ()` từ thư viện Pandas.Hàm này lấy một đường dẫn tệp làm đối số đầu tiên của nó và một vài đối số tùy chọn để kiểm soát cách viết dữ liệu.
Ví dụ: mã sau ghi một tệp CSV có tên là `output.csv` có cùng dữ liệu với tệp` data.csv`:
`` `Python
df.to_csv ('output.csv')
`` `
Bạn cũng có thể chỉ định mã hóa tệp CSV bằng đối số `mã hóa`.Điều này rất hữu ích nếu bạn đang làm việc với các tệp có chứa các ký tự không phải ASCII.
Ví dụ: mã sau ghi một tệp CSV có tên là `output.csv` có cùng dữ liệu với tệp` data.csv`, nhưng được mã hóa trong UTF-8:
`` `Python
df.to_csv ('output.csv', mã hóa = 'utf-8')
`` `
### Phần kết luận
Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách đọc và viết các tệp CSV bằng Python bằng thư viện Pandas.CSV là một định dạng tệp đơn giản và linh hoạt được sử dụng bởi nhiều ứng dụng khác nhau.Bằng cách hiểu cách đọc và viết các tệp CSV, bạn sẽ có thể làm việc với dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
### hashtags
* #Python
* #CSV
* #Pandas
* #khoa học dữ liệu
* #Machinelearning
=======================================
#Python #CSV #Pandas #datascience #Machinelearning ## How to Read and Write CSV Files in Python
CSV (Comma Separated Values) is a simple file format used to store tabular data. It is one of the most common file formats for exchanging data between different applications. In this tutorial, we will show you how to read and write CSV files in Python using the pandas library.
### Reading CSV Files
To read a CSV file in Python, you can use the `read_csv()` function from the pandas library. This function takes a file path as its first argument and a few optional arguments to control how the data is read.
For example, the following code reads a CSV file called `data.csv` and stores the data in a pandas DataFrame object:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
```
The `read_csv()` function will automatically infer the data type of each column based on the values in the file. However, you can also specify the data type of each column explicitly using the `dtype` argument.
For example, the following code reads a CSV file with a header row and specifies the data type of each column:
```python
df = pd.read_csv('data.csv', dtype={'name': str, 'age': int, 'gender': str})
```
### Writing CSV Files
To write a CSV file in Python, you can use the `to_csv()` function from the pandas library. This function takes a file path as its first argument and a few optional arguments to control how the data is written.
For example, the following code writes a CSV file called `output.csv` with the same data as the `data.csv` file:
```python
df.to_csv('output.csv')
```
You can also specify the encoding of the CSV file using the `encoding` argument. This is useful if you are working with files that contain non-ASCII characters.
For example, the following code writes a CSV file called `output.csv` with the same data as the `data.csv` file, but encoded in UTF-8:
```python
df.to_csv('output.csv', encoding='utf-8')
```
### Conclusion
In this tutorial, we showed you how to read and write CSV files in Python using the pandas library. CSV is a simple and versatile file format that is used by a wide variety of applications. By understanding how to read and write CSV files, you will be able to work with data from a variety of sources.
### Hashtags
* #Python
* #CSV
* #Pandas
* #datascience
* #Machinelearning
CSV (Giá trị phân tách bằng dấu phẩy) là một định dạng tệp đơn giản được sử dụng để lưu trữ dữ liệu bảng.Đây là một trong những định dạng tệp phổ biến nhất để trao đổi dữ liệu giữa các ứng dụng khác nhau.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách đọc và ghi các tệp CSV bằng Python bằng thư viện Pandas.
### Đọc các tệp CSV
Để đọc tệp CSV trong Python, bạn có thể sử dụng hàm `read_csv ()` từ thư viện Pandas.Hàm này lấy một đường dẫn tệp làm đối số đầu tiên của nó và một vài đối số tùy chọn để kiểm soát cách đọc dữ liệu.
Ví dụ: mã sau đọc tệp CSV có tên là `data.csv` và lưu trữ dữ liệu trong đối tượng DataFrame Pandas:
`` `Python
nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD
df = pd.read_csv ('data.csv')
`` `
Hàm `read_csv ()` sẽ tự động suy ra kiểu dữ liệu của mỗi cột dựa trên các giá trị trong tệp.Tuy nhiên, bạn cũng có thể chỉ định kiểu dữ liệu của mỗi cột bằng cách sử dụng đối số `dtype`.
Ví dụ: mã sau đọc tệp CSV với hàng tiêu đề và chỉ định kiểu dữ liệu của mỗi cột:
`` `Python
df = pd.read_csv ('data.csv', dtype = {'name': str, 'age': int, 'giới tính': str})
`` `
### Viết tệp CSV
Để viết tệp CSV bằng Python, bạn có thể sử dụng hàm `to_csv ()` từ thư viện Pandas.Hàm này lấy một đường dẫn tệp làm đối số đầu tiên của nó và một vài đối số tùy chọn để kiểm soát cách viết dữ liệu.
Ví dụ: mã sau ghi một tệp CSV có tên là `output.csv` có cùng dữ liệu với tệp` data.csv`:
`` `Python
df.to_csv ('output.csv')
`` `
Bạn cũng có thể chỉ định mã hóa tệp CSV bằng đối số `mã hóa`.Điều này rất hữu ích nếu bạn đang làm việc với các tệp có chứa các ký tự không phải ASCII.
Ví dụ: mã sau ghi một tệp CSV có tên là `output.csv` có cùng dữ liệu với tệp` data.csv`, nhưng được mã hóa trong UTF-8:
`` `Python
df.to_csv ('output.csv', mã hóa = 'utf-8')
`` `
### Phần kết luận
Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách đọc và viết các tệp CSV bằng Python bằng thư viện Pandas.CSV là một định dạng tệp đơn giản và linh hoạt được sử dụng bởi nhiều ứng dụng khác nhau.Bằng cách hiểu cách đọc và viết các tệp CSV, bạn sẽ có thể làm việc với dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
### hashtags
* #Python
* #CSV
* #Pandas
* #khoa học dữ liệu
* #Machinelearning
=======================================
#Python #CSV #Pandas #datascience #Machinelearning ## How to Read and Write CSV Files in Python
CSV (Comma Separated Values) is a simple file format used to store tabular data. It is one of the most common file formats for exchanging data between different applications. In this tutorial, we will show you how to read and write CSV files in Python using the pandas library.
### Reading CSV Files
To read a CSV file in Python, you can use the `read_csv()` function from the pandas library. This function takes a file path as its first argument and a few optional arguments to control how the data is read.
For example, the following code reads a CSV file called `data.csv` and stores the data in a pandas DataFrame object:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
```
The `read_csv()` function will automatically infer the data type of each column based on the values in the file. However, you can also specify the data type of each column explicitly using the `dtype` argument.
For example, the following code reads a CSV file with a header row and specifies the data type of each column:
```python
df = pd.read_csv('data.csv', dtype={'name': str, 'age': int, 'gender': str})
```
### Writing CSV Files
To write a CSV file in Python, you can use the `to_csv()` function from the pandas library. This function takes a file path as its first argument and a few optional arguments to control how the data is written.
For example, the following code writes a CSV file called `output.csv` with the same data as the `data.csv` file:
```python
df.to_csv('output.csv')
```
You can also specify the encoding of the CSV file using the `encoding` argument. This is useful if you are working with files that contain non-ASCII characters.
For example, the following code writes a CSV file called `output.csv` with the same data as the `data.csv` file, but encoded in UTF-8:
```python
df.to_csv('output.csv', encoding='utf-8')
```
### Conclusion
In this tutorial, we showed you how to read and write CSV files in Python using the pandas library. CSV is a simple and versatile file format that is used by a wide variety of applications. By understanding how to read and write CSV files, you will be able to work with data from a variety of sources.
### Hashtags
* #Python
* #CSV
* #Pandas
* #datascience
* #Machinelearning
