Đọc tệp csv trong vòng lặp python

Lưu ý rằng phương thức

import glob
print['all csv files in data directory:', glob.glob['data/*.csv']]

Dung dịch

import glob
import pandas as pd
fewest = float['Inf']
for filename in glob.glob['data/*.csv']:
    dataframe = pd.read_csv[filename]
    fewest = min[fewest, dataframe.shape[0]]
print['smallest file has', fewest, 'records']

Có thể bạn đã chọn khởi tạo biến

import glob
print['all csv files in data directory:', glob.glob['data/*.csv']]

9 với số lớn hơn số bạn đang xử lý, nhưng điều đó có thể dẫn đến rắc rối nếu bạn sử dụng lại mã với số lớn hơn. Python cho phép bạn sử dụng vô cực dương, sẽ hoạt động cho dù số của bạn lớn đến đâu. Hàm

all csv files in data directory: ['data/gapminder_all.csv', 'data/gapminder_gdp_africa.csv', \
'data/gapminder_gdp_americas.csv', 'data/gapminder_gdp_asia.csv', 'data/gapminder_gdp_europe.csv', \
'data/gapminder_gdp_oceania.csv']

0 nhận ra các chuỗi đặc biệt nào khác?

So sánh dữ liệu

Viết chương trình đọc tập dữ liệu khu vực và vẽ biểu đồ GDP bình quân đầu người cho từng khu vực theo thời gian trong một biểu đồ

Dung dịch

Giải pháp này xây dựng chú thích hữu ích bằng cách sử dụng phương thức chuỗi

all csv files in data directory: ['data/gapminder_all.csv', 'data/gapminder_gdp_africa.csv', \
'data/gapminder_gdp_americas.csv', 'data/gapminder_gdp_asia.csv', 'data/gapminder_gdp_europe.csv', \
'data/gapminder_gdp_oceania.csv']

1 để trích xuất

all csv files in data directory: ['data/gapminder_all.csv', 'data/gapminder_gdp_africa.csv', \
'data/gapminder_gdp_americas.csv', 'data/gapminder_gdp_asia.csv', 'data/gapminder_gdp_europe.csv', \
'data/gapminder_gdp_oceania.csv']

2 từ đường dẫn 'data/gapminder_gdp_a_specific_region. csv'

data/gapminder_gdp_africa.csv gdpPercap_1952    298.846212
gdpPercap_1957    335.997115
gdpPercap_1962    355.203227
gdpPercap_1967    412.977514
⋮ ⋮ ⋮
gdpPercap_1997    312.188423
gdpPercap_2002    241.165877
gdpPercap_2007    277.551859
dtype: float64
data/gapminder_gdp_asia.csv gdpPercap_1952    331
gdpPercap_1957    350
gdpPercap_1962    388
gdpPercap_1967    349
⋮ ⋮ ⋮
gdpPercap_1997    415
gdpPercap_2002    611
gdpPercap_2007    944
dtype: float64

0

Xử lý đường dẫn tệp

Mô-đun

all csv files in data directory: ['data/gapminder_all.csv', 'data/gapminder_gdp_africa.csv', \
'data/gapminder_gdp_americas.csv', 'data/gapminder_gdp_asia.csv', 'data/gapminder_gdp_europe.csv', \
'data/gapminder_gdp_oceania.csv']

3 cung cấp các tóm tắt hữu ích cho thao tác tệp và đường dẫn như trả về tên của tệp mà không có phần mở rộng tệp. Điều này rất hữu ích khi lặp qua các tệp và thư mục. Trong ví dụ dưới đây, chúng tôi tạo một đối tượng

all csv files in data directory: ['data/gapminder_all.csv', 'data/gapminder_gdp_africa.csv', \
'data/gapminder_gdp_americas.csv', 'data/gapminder_gdp_asia.csv', 'data/gapminder_gdp_europe.csv', \
'data/gapminder_gdp_oceania.csv']

4 và kiểm tra các thuộc tính của nó

data/gapminder_gdp_africa.csv gdpPercap_1952    298.846212
gdpPercap_1957    335.997115
gdpPercap_1962    355.203227
gdpPercap_1967    412.977514
⋮ ⋮ ⋮
gdpPercap_1997    312.188423
gdpPercap_2002    241.165877
gdpPercap_2007    277.551859
dtype: float64
data/gapminder_gdp_asia.csv gdpPercap_1952    331
gdpPercap_1957    350
gdpPercap_1962    388
gdpPercap_1967    349
⋮ ⋮ ⋮
gdpPercap_1997    415
gdpPercap_2002    611
gdpPercap_2007    944
dtype: float64

1

data/gapminder_gdp_africa.csv gdpPercap_1952    298.846212
gdpPercap_1957    335.997115
gdpPercap_1962    355.203227
gdpPercap_1967    412.977514
⋮ ⋮ ⋮
gdpPercap_1997    312.188423
gdpPercap_2002    241.165877
gdpPercap_2007    277.551859
dtype: float64
data/gapminder_gdp_asia.csv gdpPercap_1952    331
gdpPercap_1957    350
gdpPercap_1962    388
gdpPercap_1967    349
⋮ ⋮ ⋮
gdpPercap_1997    415
gdpPercap_2002    611
gdpPercap_2007    944
dtype: float64

2

Gợi ý. Có thể kiểm tra tất cả các thuộc tính và phương thức có sẵn trên đối tượng

all csv files in data directory: ['data/gapminder_all.csv', 'data/gapminder_gdp_africa.csv', \
'data/gapminder_gdp_americas.csv', 'data/gapminder_gdp_asia.csv', 'data/gapminder_gdp_europe.csv', \
'data/gapminder_gdp_oceania.csv']

4 bằng hàm

all csv files in data directory: ['data/gapminder_all.csv', 'data/gapminder_gdp_africa.csv', \
'data/gapminder_gdp_americas.csv', 'data/gapminder_gdp_asia.csv', 'data/gapminder_gdp_europe.csv', \
'data/gapminder_gdp_oceania.csv']

6

Làm cách nào để đọc nhiều tệp csv trong python bằng vòng lặp?

Phương pháp 1. Vòng lặp For .

Khởi tạo một danh sách trống. Chúng tôi làm điều này để lưu trữ kết quả của chúng tôi khi chúng tôi thực hiện chúng trong vòng lặp for

Cho-Mỗi tên tệp, đọc và nối thêm. Chúng tôi đọc sử dụng pd. read_csv[] , trả về một khung dữ liệu cho mỗi đường dẫn. .

Kết hợp từng Khung dữ liệu. chúng tôi sử dụng p

Làm cách nào để lặp qua csv Python?

Làm cách nào để đọc tệp CSV liên tiếp bằng Python? .

Mở tệp 'sinh viên. .

Tạo đối tượng trình đọc [trình lặp] bằng cách chuyển đối tượng tệp trong csv. .

Bây giờ, khi chúng ta có đối tượng trình đọc này, là một trình lặp, sau đó sử dụng trình lặp này với vòng lặp for để đọc các hàng riêng lẻ của csv dưới dạng danh sách các giá trị

Làm cách nào để đọc nhiều tệp CSV trong python bằng gấu trúc?

# Đọc tệp CSV từ Danh sách df = pd. concat[bản đồ[pd. .

# Nhập thư viện nhập toàn cầu nhập gấu trúc dưới dạng pd # Nhận danh sách tệp CSV từ đường dẫn thư mục = '/apps/data_csv_files csv_files = global. .

df = pd. .

# Bằng cách sử dụng hàm def readcsv[args]. trả lại pd. .

# Sử dụng dask nhập thư viện dữ liệu

Làm cách nào để đọc nhiều tệp CSV trong python mà không cần gấu trúc?

Thư viện tích hợp sẵn của CSV Python có thể được sử dụng để đọc các tệp csv mà không cần sử dụng gấu trúc. Ở đây chúng ta đang sử dụng hàm reader[] để đọc dữ liệu từ tệp . Mặc dù load_csv[] là một chức năng hữu ích, nhưng nó có một số hạn chế. Trong khi đọc tệp, nó không xử lý các khoảng trống/hàng.