Xem thảo luận
Cải thiện bài viết
Lưu bài viết
Xem thảo luận
Cải thiện bài viết
Lưu bài viết
Đọccomma-separated values [CSV] file is a delimited text file that uses commas for individual values. Each line of the file is a data record in CSV. This format used for tabular data, rows, and columns, exactly like a spreadsheet. The CSV file stores data in rows and the values in each row are separated with a comma[separator], also known as a delimiter.
Bàn luận
- Tệp giá trị phân tách dấu phẩy [CSV] là một tệp văn bản được phân định sử dụng dấu phẩy cho các giá trị riêng lẻ. Mỗi dòng của tệp là một bản ghi dữ liệu trong CSV. Định dạng này được sử dụng cho dữ liệu bảng, hàng và cột, giống hệt như một bảng tính. Tệp CSV lưu trữ dữ liệu theo hàng và các giá trị trong mỗi hàng được phân tách bằng dấu phẩy [phân tách], còn được gọi là dấu phân cách.
- Có 2 cách để loại bỏ một cột hoàn toàn khỏi CSV trong Python. Bây giờ chúng ta hãy tập trung vào các kỹ thuật:
Với thư viện gấu trúc - drop [] hoặc pop [] input.csv
Không có thư viện gấu trúc | Ở đây, một tệp CSV đơn giản được sử dụng i.e; đầu vào.csv | Tôi | ngày | tháng | năm |
1 | 12 | 3 | 2020 | 12 | Số lượng sản phẩm |
2 | 13 | 3 | 2020 | 45 | Tên |
3 | 14 | 3 | 2020 | 8 | Oliver |
4 | 15 | 3 | 2020 | 23 | Henry |
5 | 16 | 3 | 2020 | 31 | Benjamin |
6 | 17 | 3 | 2020 | 40 | John |
7 | 18 | 3 | 2020 | 55 | Camili |
8 | 19 | 3 | 2020 | 13 | Rheana |
9 | 20 | 3 | 2020 | 29 | Joseph |
10 | 21 | 3 | 2020 | 19 | Raj |
EliasUsing pandas library
EmilyPandas is one of those packages and makes importing and analyzing data much easier. Pandas consist of a drop function that is used in removing rows or columns from the CSV files. Pandas Pop[] method is common in most of the data structures but the pop[] method is a little different from the rest. In a stack, pop doesn’t require any parameters, it pops the last element every time. But the pandas pop method can take input of a column from a data frame and pop that directly.
Phương pháp 1: Sử dụng thư viện Pandasdrop[]
data.drop[ labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False,errors='raise']
- Python là một ngôn ngữ tuyệt vời để phân tích dữ liệu, chủ yếu là do hệ sinh thái tuyệt vời của các gói Python tập trung vào dữ liệu. Pandas là một trong những gói đó và giúp nhập và phân tích dữ liệu dễ dàng hơn nhiều. Pandas bao gồm một chức năng thả được sử dụng trong việc loại bỏ các hàng hoặc cột khỏi các tệp CSV. Phương thức Pandas pop [] là phổ biến trong hầu hết các cấu trúc dữ liệu nhưng phương thức pop [] khác một chút so với phần còn lại. Trong một ngăn xếp, Pop không yêu cầu bất kỳ tham số nào, nó sẽ xuất hiện phần tử cuối cùng mỗi lần. Nhưng phương thức PANDAs POP có thể lấy đầu vào của một cột từ khung dữ liệu và bật trực tiếp.
- Ví dụ 1: Sử dụng Drop []
- Nhập khẩu gấu trúc
- Đọc tệp CSV
Python3
Sử dụng chức năng Drop [] để xóa hoặc xóa các hàng hoặc cột khỏi các tệp CSV
In dữ liệu
print
0
1
]
import
pandas as pd
5
6
7
=
9
import
0=
import
2]
print
0
import
6]
print
4
Output:
data
=
pd.read_csv[
______7pop[]
print
4
- Python là một ngôn ngữ tuyệt vời để phân tích dữ liệu, chủ yếu là do hệ sinh thái tuyệt vời của các gói Python tập trung vào dữ liệu. Pandas là một trong những gói đó và giúp nhập và phân tích dữ liệu dễ dàng hơn nhiều. Pandas bao gồm một chức năng thả được sử dụng trong việc loại bỏ các hàng hoặc cột khỏi các tệp CSV. Phương thức Pandas pop [] là phổ biến trong hầu hết các cấu trúc dữ liệu nhưng phương thức pop [] khác một chút so với phần còn lại. Trong một ngăn xếp, Pop không yêu cầu bất kỳ tham số nào, nó sẽ xuất hiện phần tử cuối cùng mỗi lần. Nhưng phương thức PANDAs POP có thể lấy đầu vào của một cột từ khung dữ liệu và bật trực tiếp.
- Ví dụ 1: Sử dụng Drop []
- Nhập khẩu gấu trúc
- Đọc tệp CSV
Python3
Sử dụng chức năng Drop [] để xóa hoặc xóa các hàng hoặc cột khỏi các tệp CSV
In dữ liệu
print
0
1
]
print
4
data
3
6
]
print
0
import
6]
print
4
Output:
import
pandas as pd
Using CSV library
data
=
pd.read_csv[
______7CSV read and write
print
4- Ví dụ 2: Sử dụng pop []
- Chúng ta có thể sử dụng phương thức panda pop [] để loại bỏ các cột khỏi CSV bằng cách đặt tên cột làm đối số.
- Sử dụng hàm pop [] để xóa hoặc xóa các hàng hoặc cột khỏi các tệp CSV
Python3
import
pandas as pd
1
Phương pháp 2: Sử dụng thư viện CSV
Ví dụ 3: Sử dụng CSV Đọc và Viết
pd.read_csv[
1=
4=
5
0
pd.read_csv[
9=
8'input.csv'
1'input.csv'
2Mở tệp CSV đầu vào dưới dạng nguồn
Đọc tệp CSV nguồn
]
2]
3]
4]
5import
2]
5]
8]
5print
0]
5print
2print
3
Output: