Как открыть файл csv в jupiter notebook

Обновлено: 07.07.2024

CSV-файл в Python означает «значения, разделенные запятыми» и определяется как простой формат файла, использующий определенную структуру для упорядочивания табличных данных. Он хранит табличные данные, такие как электронная таблица или база данных, в виде обычного текста и имеет общий формат для обмена данными. Файл csv открывается на листе Excel, а данные строк и столбцов определяют стандартный формат.

Узнаем, как осуществляется чтение и запись CSV-файлов в Python.

Функции модуля Python CSV

Модуль CSV используется для обработки файлов CSV для чтения / записи и получения данных из указанных столбцов. Существуют следующие типы функций CSV:

Чтение файлов CSV

Python предоставляет различные функции для чтения файла CSV. Опишем несколько методов для чтения.

В Python модуль csv.reader() используется для чтения файла csv. Он берет каждую строку файла и составляет список всех столбцов.

Мы взяли текстовый файл с именем python.txt, в котором есть разделитель по умолчанию(,) со следующими данными:

В приведенном выше коде мы открыли python.csv с помощью функции open(). Мы использовали функцию csv.reader() для чтения файла, который возвращает итеративный объект чтения. Объект чтения состоял из данных, и мы повторили цикл, используя цикл for, чтобы распечатать содержимое каждой строки.

Чтение CSV в словаре

Мы также можем использовать функцию DictReader() для чтения файла CSV непосредственно в словаре, а не для работы со списком отдельных строковых элементов.

Чтение с помощью Pandas

Pandas определяется как библиотека с открытым исходным кодом, которая построена на основе библиотеки NumPy. Он обеспечивает быстрый анализ, очистку данных и подготовку данных для пользователя.

Чтение файла csv в pandas DataFrame выполняется быстро и просто. Нам не нужно писать достаточно строк кода, чтобы открывать, анализировать и читать файл csv в pandas, и он хранит данные в DataFrame.

Здесь мы берем для чтения немного более сложный файл под названием hrdata.csv, который содержит данные сотрудников компании.

В приведенном выше коде трех строк достаточно для чтения файла, и только одна из них выполняет фактическую работу, то есть pandas.read_csv()

Запись файлов CSV

Мы также можем не только читать, но и писать любые новые и существующие файлы CSV. Запись файлов на Python осуществляется с помощью модуля csv.writer(). Он похож на модуль csv.reader() и также имеет два метода, то есть функцию записи или класс Dict Writer.

Он представляет две функции: writerow() и writerows(). Функция writerow() записывает только одну строку, а функция writerows() записывает более одной строки.

Диалекты

Они определяются как конструкция, которая позволяет создавать, хранить и повторно использовать различные параметры форматирования. Диалект поддерживает несколько атрибутов; наиболее часто используются:

Запишем следующие данные в файл CSV.

Он возвращает файл с именем Python.csv, который содержит следующие данные:

Запись CSV в словарь

Мы также можем использовать класс DictWriter для записи файла CSV непосредственно в словарь.

Pandas — одна из самых популярных библиотек Python для аналитики и работы с Data Science. Это как SQL для Python. Все потому, что pandas позволяет работать с двухмерными таблицами данных в Python. У нее есть и масса других особенностей. В этой серии руководств по pandas вы узнаете самое важное (и часто используемое), что необходимо знать аналитику или специалисту по Data Science. Это первая часть, в которой речь пойдет об основах.

Примечание: это практическое руководство, поэтому рекомендуется самостоятельно писать код, повторяя инструкции!

Чтобы разобраться со всем, необходимо…

Установить Python3.7+, numpy и Pandas.
Следующий шаг: подключиться к серверу (или локально) и запустить Jupyter. Затем открыть Jupyter Notebook в любимом браузере. Создайте новый ноутбук с именем «pandas_tutorial_1».
Импортировать numpy и pandas в Jupyter Notebook с помощью двух строк кода:

Теперь все настроено! Переходим к руководству по pandas! Первый вопрос:

Как открывать файлы с данными в pandas

Информация может храниться в файлах .csv или таблицах SQL. Возможно, в файлах Excel. Или даже файлах .tsv. Или еще в каком-то другом формате. Но цель всегда одна и та же. Если необходимо анализировать данные с помощью pandas, нужна структура данных, совместимая с pandas.

Структуры данных Python

В pandas есть два вида структур данных: Series и DataFrame.

Series в pandas — это одномерная структура данных («одномерная ndarray»), которая хранит данные. Для каждого значения в ней есть уникальный индекс.

DataFrame — двухмерная структура, состоящая из колонок и строк. У колонок есть имена, а у строк — индексы.

В руководстве по pandas основной акцент будет сделан на DataFrames. Причина проста: с большей частью аналитических методов логичнее работать в двухмерной структуре.

Загрузка файла .csv в pandas DataFrame

Для загрузки .csv файла с данными в pandas используется функция read_csv() .

Начнем с простого образца под названием zoo. В этот раз для практики вам предстоит создать файл .csv самостоятельно. Вот сырые данные:

затем скопируем данные выше, чтобы вставить информацию в этот текстовый файл…

…и назовем его zoo.csv!

Это ваш первый .csv файл.

Вернемся в Jupyter Notebook (который называется «pandas_tutorial_1») и откроем в нем этот .csv файл!

Для этого нужна функция read_csv()

Введем следующее в новую строку:

Готово! Это файл zoo.csv , перенесенный в pandas. Это двухмерная таблица — DataFrame. Числа слева — это индексы. А названия колонок вверху взяты из первой строки файла zoo.csv.

На самом деле, вам вряд ли придется когда-нибудь создавать .csv файл для себя, как это было сделано в примере. Вы будете использовать готовые файлы с данными. Поэтому нужно знать, как загружать их на сервер!

Если кликнуть на ссылку, файл с данными загрузится на компьютер. Но он ведь не нужен вам на ПК. Его нужно загрузить на сервер и потом в Jupyter Notebook. Для этого нужно всего два шага.

Шаг 1) Вернуться в Jupyter Notebook и ввести эту команду:

Это загрузит файл pandas_tutorial_read.csv на сервер. Проверьте:

Если кликнуть на него…

…можно получить всю информацию из файла.

Шаг 2) Вернуться в Jupyter Notebook и использовать ту же функцию read_csv (не забыв поменять имя файла и значение разделителя):

Данные загружены в pandas!

Что-то не так? В этот раз не было заголовка, поэтому его нужно настроить самостоятельно. Для этого необходимо добавить параметры имен в функцию!

Так лучше!
Теперь файл .csv окончательно загружен в pandas DataFrame .

Примечание: есть альтернативный способ. Вы можете загрузить файл .csv через URL напрямую. В этом случае данные не загрузятся на сервер данных.

Примечание: если вам интересно, что в этом наборе, то это лог данных из блога о путешествиях. Ну а названия колонок говорят сами за себя.

Отбор данных из dataframe в pandas

Это первая часть руководства, поэтому начнем с самых простых методов отбора данных, а уже в следующих углубимся и разберем более сложные.

Вывод всего dataframe

Базовый метод — вывести все данные из dataframe на экран. Для этого не придется запускать функцию pd.read_csv() снова и снова. Просто сохраните денные в переменную при чтении!

После этого можно будет вызывать значение article_read каждый раз для вывода DataFrame!

Вывод части dataframe

Иногда удобно вывести не целый dataframe, заполнив экран данными, а выбрать несколько строк. Например, первые 5 строк можно вывести, набрав:

Или последние 5 строк:

Или 5 случайных строк:

Вывод определенных колонок из dataframe

А это уже посложнее! Предположим, что вы хотите вывести только колонки «country» и «user_id».

Для этого нужно использовать команду в следующем формате:

Есть предположения, почему здесь понадобились двойные квадратные скобки? Это может показаться сложным, но, возможно, так удастся запомнить: внешние скобки сообщают pandas, что вы хотите выбрать колонки, а внутренние — список (помните? Списки в Python указываются в квадратных скобках) имен колонок.

Поменяв порядок имен колонов, изменится и результат вывода.

Это DataFrame выбранных колонок.

Примечание: иногда (особенно в проектах аналитического прогнозирования) нужно получить объекты Series вместе DataFrames. Это можно сделать с помощью одного из способов:

Фильтрация определенных значений в dataframe

Если прошлый шаг показался сложным, то этот будет еще сложнее!

Предположим, что вы хотите сохранить только тех пользователей, которые представлены в источнике «SEO». Для этого нужно отфильтровать по значению «SEO» в колонке «source»:

Важно понимать, как pandas работает с фильтрацией данных:

Шаг 1) В первую очередь он оценивает каждую строчку в квадратных скобках: является ли 'SEO' значением колонки article_read.source ? Результат всегда будет булевым значением ( True или False ).

Шаг 2) Затем он выводит каждую строку со значением True из таблицы article_read .

Выглядит сложно? Возможно. Но именно так это и работает, поэтому просто выучите, потому что пользоваться этим придется часто!

Функции могут использоваться одна за другой

Важно понимать, что логика pandas очень линейна (как в SQL, например). Поэтому если вы применяете функцию, то можете применить другую к ней же. В таком случае входящие данные последней функции будут выводом предыдущей.

Например, объединим эти два метода перебора:

Первая строчка выбирает первые 5 строк из набора данных. Потом она выбирает колонки «country» и «user_id».

Можно ли получить тот же результат с иной цепочкой функций? Конечно:

В этом случае сначала выбираются колонки, а потом берутся первые 5 строк. Результат такой же — порядок функций (и их исполнение) отличается.

А что будет, если заменить значение «article_read» на оригинальную функцию read_csv():

Так тоже можно, но это некрасиво и неэффективно. Важно понять, что работа с pandas — это применение функций и методов один за одним, и ничего больше.

Проверьте себя!

Как обычно, небольшой тест для проверки! Выполните его, чтобы лучше запомнить материал!

Выберите used_id , country и topic для пользователей из country_2 . Выведите первые 5 строк!

А вот и решение!

Его можно преподнести одной строкой:

Или, чтобы было понятнее, можно разбить на несколько строк:

В любом случае, логика не отличается. Сначала берется оригинальный dataframe ( article_read ), затем отфильтровываются строки со значением для колонки country — country_2 ( [article_read.country == 'country_2'] ). Потому берутся три нужные колонки ( [['user_id', 'topic', 'country']] ) и в конечном итоге выбираются только первые пять строк ( .head() ).

Итого

Вот и все. В следующей статье вы узнаете больше о разных методах агрегации (например, sum, mean, max, min) и группировки.

Чтение csv файла в Python при помощи Pandas.

Файлы с расширением «.CSV» — верные хранители табличных данных, ставшие популярными не случайно: с ними довольно просто работать, кроме того, большинство программ для обработки табличных данных могут использовать формат «.CSV». А в любимом для большинства специалистов по Data Science языке Python, существует целая библиотека, упрощающая работу с табличными данными. Имя этой библиотеки Pandas! Реализуем чтение csv файла в Python при помощи Pandas на примере ниже. Но прежде..

Открываем файл .csv в Python при помощи Pandas

Если Вы желаете вывести данные без наименований столбцов, или же с другими особыми пожеланиями, переходите к разделу этой статьи «Настраиваем аргументы функции read_csv()».

А теперь обо всем с подробностями да на живом примере!

Файл загружен! Переходим к написанию кода. Кстати, работать будем как настоящие профессионалы по четкому плану:

Определим путь к файлу
Импортируем Pandas
Загрузим данные из csv файла в переменную data
Выведем часть данных на экран, чтобы убедиться в том, что файл был успешно прочитан
Реализуем самые смелые пожелания в рамках вида прочитанных данных (удалим названия колонок, оставим названия колонок и т.д.)

Итак, следуя плану, приступим к реализации первого пункта:

1. Определим путь к файлу

После загрузки файла на компьютер, необходимо определить путь к этому файлу. Предлагаю воспользоваться универсальным способом и указать путь к файлу относительно рабочей директории. Кстати, давайте уточним путь к Вашей рабочей директории! Для этого исполним код:

Теперь путь к рабочей директории находится в переменной work_path. Поэтому вывести на экран адрес рабочего каталога, в котором по умолчанию хранятся скрипты, можно при помощи строки:

Предлагаю создать в рабочей директории папку «datasets» и загрузить в нее .csv файл со скачанными данными (предварительно распакуйте скачанный архив так, чтобы файл 'ks-projects-201801.csv' находился непосредственно в папке «datasets»). В этом случае путь к .csv файлу будет выглядеть так:

2. Импортируем Pandas

Теперь обращаться к функциям из Pandas будем, предваряя название функции префиксом «pd.».

3. Загрузим данные из csv-файла в переменную data

Для того, чтобы осуществить чтение csv файла в Python, вызовем функцию read_csv() из библиотеки Pandas и передадим в качестве аргумента адрес, по которому располагается csv файл:

После прочтения csv файла в Python все содержимое файла хранится в переменной data. Предлагаю убедиться в том, что файл был успешно прочитан и вывести данные на экран.

4. Вывод данных из прочитанного файла на экран

Предлагаю вывести 10 первых строк на экран. Для этого вызовем функцию head() и передадим ей в качестве аргументов желаемое для вывода число строк:

Взгляните на результат работы функции head(10):

Давайте рассмотрим выведенную таблицу. По умолчанию, строки пронумерованы, каждый столбец таблицы имеет заголовок. Установив значения аргументов функции read_csv() желаемым образом, вы можете прочитать csv-файл без заголовков, пропустить некоторые строки, а также определить вид разделителя. Давайте рассмотрим, как это сделать.

5. Настраиваем аргументы функции read_csv()

Рассмотрим некоторые из аргументов функции read_csv(), которые могут Вам помочь в работе:

1) Работаем с именами столбцов:

Параметр header содержит номер строки, в которой прописаны имена столбцов. Обычно это нулевая строка, и по-умолчанию параметр header имеет нулевое значение, т. е. header=0.

Строка: data = pd.read_csv(data_path, header=0) равносильна строке: data = pd.read_csv(data_path)

Давайте изменим значение header на header=2. В итоге вторая строка станет заголовком, и далее файл будет прочитан начиная с 3-й строки (т.е. 3-я строка сместится на нулевую позицию). Для сравнения рассмотрим, как выглядит одна и та же таблица при header=0 и header=2:

header = 0

Иногда бывает так, что в исходном файле отсутствуют названия столбцов. В данном случае, чтобы строка с информативными данными не превратилась в заголовки столбцов, нужно определить значение header как None:

2) Читаем только часть файла:

Аргумент nrows позволяет считать заданное количество строк. Например, если nnows=3, то функция read_csv() прочитает только 3 строки:

Аргумент sciprows позволяет пропустить указанное количество строк при чтении. Например:

Если skiprows = 5, чтение файла начнется с 5 строки, при этом имена колонок, если не указано другое, также будут прочитаны.

Если skiprows = [3, 5, 8], то строки под номерами 3, 5, 8 не будут прочитаны,

При skiprows = range(4, 7) из чтения будут исключены строки 4,5,6.

3) Устанавливаем вид разделителя:

Чтобы задать вид разделителя, нужно в функции read_csv() определить аргумент sep. Например, требуется прочитать файл вида:

Мы рассмотрели только некоторые возможные аргументы функции read_csv(), которая используется для csv файла в Python. С полным списком аргументов можно ознакомиться в официальной документации.

Я новичок и изучаю машинное обучение. Я натыкаюсь на учебник, который нашел в интернете, и мне бы хотелось заставить программу работать, чтобы лучше понять ее. Однако у меня возникают проблемы с загрузкой файла CSV в блокнот Jupyter.

Я получаю эту ошибку:

3-я попытка с r"path"

Я пробовал также "\" и utf-8, но ни один из них не сработал.

Я использую последнюю версию Anaconda Windows 7 Python 3.7

Если я хочу загрузить все файлы и иерархию папок из Jupyter Notebook, как показано на рисунке, знаете ли вы, есть ли в любом случае сделать это простым щелчком мыши, кроме как перейти к каждому отдельному файлу в каждой папке, чтобы открыть файл и нажать кнопку Загрузить сотни раз? Примечание.

Используйте необработанную строковую нотацию для пути Windows. В python '\' имеют значение в python. Попробуйте вместо этого сделать строку типа r"путь":

student_data = pd.read_csv(r"C:\Users\xxxx\Desktop\student-intervention- system\student-data.csv")

Если это не сработает, попробуйте так:

Либо замените все обратные косые черты \ на передние косые черты / , либо поместите r перед строкой пути к файлу, чтобы избежать этой ошибки. Дело не в том, что имя вашей папки слишком длинное.

Как упоминал Богун Мелецкий, символ \ , который обычно используется для обозначения файловой структуры в Windows, имеет другую функцию при записи в строку.

Из документации Python3: Символ обратной косой черты \ используется для экранирования символов, которые в противном случае имеют особое значение, таких как новая строка, сама обратная косая черта или символ кавычки.

Как это особенно влияет на ваше утверждение, так это то, что в строке

\Users соответствует escape-последовательности \Uxxxxxxxx , в которой xxxxxxxx ссылается на Character with 32-bit hex value xxxxxxxx . Из-за этого Python пытается найти 32-разрядное значение hex. Однако, поскольку -sers из Users не соответствует формату xxxxxxxx , вы получаете ошибку:

SyntaxError: (ошибка unicode) кодек 'unicodeescape' не может декодировать байты в позиции 2-3: усеченный побег \UXXXXXXXX

Причина, по которой ваш код работает сейчас, заключается в том, что вы поместили r перед 'C:\Users\xxxx\Desktop\project\student-data.csv' . Это говорит python не обрабатывать символ обратной косой черты / , как обычно, и читать всю строку as-is.

Я надеюсь, что это поможет вам лучше понять вашу проблему. Если вам понадобятся дополнительные разъяснения, дайте мне знать.

Попробуйте это student_data = pd.read_csv("C:/Users/xxxx/Desktop/student-intervention- system/student-data.csv") .

Замена обратной косой черты в этом коде будет работать для вас.

Я нашел проблему. Проблема в том, что имя моей папки очень длинное. Я изменил имя папки на "project", и теперь данные наконец загружены! Глупо!

Я попытался открыть файл python (скажем model.py) в jupyter с помощью ! vi model.py Но мне удалось просмотреть только 25 строк. Как просмотреть весь файл целиком. Я хочу просмотреть файлы в jupyter notebook.

Как загрузить файл CSV из файла url в Jupyter notebook? Я знаю, как использовать команду wget в платформе Google colab, но в случае Jupyter notebook что мне делать?

Пожалуйста, откройте блокнот, запишите данные формата csv в файл и выберите 'Save As', чтобы сохранить файл с форматом .csv . E.g. Train.csv

Используйте этот файл, убедитесь, что вы правильно указали тот же путь для вышеупомянутого сохраненного файла CSV во время кодирования python.

Я видел людей, использующих существующие файлы формата .txt/other, чтобы скрыть свой формат до .csv, просто переименовав его. Что на самом деле ничего не делает, кроме изменения имени файла. Он вообще не становится файлом CSV. Надеюсь, это поможет.