prompter: Cómo puedo leer un CSV con pandas en python.

assistant: Para leer un archivo CSV con pandas en Python, puedes seguir los siguientes pasos:

Importa la biblioteca pandas:

import pandas as pd

Carga el archivo CSV utilizando la función read_csv de pandas. Pasa la ruta del archivo como argumento a la función. Si el archivo está en el mismo directorio que tu archivo de Python, simplemente proporciona el nombre del archivo. Si está en otro directorio, proporciona la ruta completa.

df = pd.read_csv('archivo.csv')
Ahora puedes trabajar con el DataFrame cargado en pandas. Puedes ver las primeras filas del DataFrame utilizando el método head():

print(df.head())

Este es un ejemplo básico para cargar un archivo CSV. La función read_csv tiene muchos parámetros adicionales que puedes utilizar para personalizar la carga de los datos, por ejemplo, para especificar el separador de columnas, el encoding del archivo, el tratamiento de los valores nulos, entre otros.

Para saber más, consulta la documentación oficial de pandas: https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_csv.html

assistant: Simplemente utilizando la función read_csv, como en el siguiente ejemplo:

import pandas as pd
pd.read_csv("file.csv")

La función read_csv acepta muchos argumentos opcionales para establecer el separador, si existen cabeceras, etc.

assistant: Este tutorial explica varias formas de leer archivos CSV en Python usando el siguiente archivo CSV llamado ‘data.csv’ :

playerID, equipo, puntos
1, Lakers, 26
2, Mavs, 19
3, dólares, 24
4, espuelas, 22
Ejemplo 1: leer archivo CSV en pandas DataFrame
El siguiente código muestra cómo leer el archivo CSV en un DataFrame de pandas:

#importar archivo CSV como DataFrame 
df = pd. read_csv ('data.csv')

#view DataFrame
df

        puntos del equipo playerID
0 1 Lakers 26
1 2 Mavs 19
2 3 dólares 24
3 4 Espuelas 22
Ejemplo 2: leer columnas específicas de un archivo CSV
El siguiente código muestra cómo leer solo las columnas tituladas ‘playerID’ y ‘puntos’ en el archivo CSV en un DataFrame de pandas:


#importar solo columnas específicas del archivo CSV 
df = pd. read_csv ('data.csv', usecols = [' playerID ', ' points '])

#view DataFrame
df

	puntos playerID
0 1 26
1 2 19
2 3 24
3 4 22
Alternativamente, puede especificar índices de columna para leer en un DataFrame de pandas:

#importar solo columnas específicas del archivo CSV 
df = pd. read_csv ('data.csv', usecols = [ 0 , 1 ])

#view DataFrame
df

        playerID equipo
0 1 Lakers
1 2 Mavs
2 3 dólares
3 4 espuelas
Ejemplo 3: especificar la fila de encabezado al importar un archivo CSV

En algunos casos, es posible que la fila del encabezado no sea la primera fila de un archivo CSV. Por ejemplo, considere el siguiente archivo CSV en el que la fila de encabezado aparece en la segunda fila:

aleatorio, datos, valores
playerID, equipo, puntos
1, Lakers, 26
2, Mavs, 19
3, dólares, 24
4, espuelas, 22
Para leer este archivo CSV en un DataFrame de pandas, podemos especificar header = 1 de la siguiente manera:

#importe del archivo CSV y especifique que el encabezado comienza en la segunda fila 
df = pd. read_csv ('data.csv', encabezado = 1 )

#view DataFrame
df

        puntos del equipo playerID
0 1 Lakers 26
1 2 Mavs 19
2 3 dólares 24
3 4 Espuelas 22
Ejemplo 4: omitir filas al importar un archivo CSV

También puede omitir filas fácilmente al importar un archivo CSV utilizando el argumento skiprows . Por ejemplo, el siguiente código muestra cómo omitir la segunda fila al importar el archivo CSV:

#importar desde el archivo CSV y omitir la segunda fila 
df = pd. read_csv ('data.csv', skiprows = [ 1 ] )

#view DataFrame
df

        puntos del equipo playerID
0 2 Mavs 19
1 3 dólares 24
2 4 Espuelas 22

Y el siguiente código muestra cómo omitir la segunda y tercera fila al importar el archivo CSV:

#importar desde el archivo CSV y omitir la segunda y tercera filas 
df = pd. read_csv ('data.csv', skiprows = [ 1, 2 ] )

#view DataFrame
df

        puntos del equipo playerID
1 3 dólares 24
2 4 Espuelas 22
Ejemplo 5: leer archivos CSV con delimitador personalizado
Ocasionalmente, es posible que tenga un archivo CSV con un delimitador diferente de una coma. Por ejemplo, supongamos que nuestro archivo CSV tiene un guión bajo como delimitador:

playerID_team_points
1_Lakers_26
2_Mavs_19
3_Bucks_24
4_Spurs_22
Para leer este archivo CSV en pandas, podemos usar el argumento sep para especificar el delimitador que se usará al leer el archivo:


#importe del archivo CSV y especifique el delimitador para usar 
df = pd. read_csv ('data.csv', sep = ' _ ')

#view DataFrame
df

	puntos del equipo playerID
0 1 Lakers 26
1 2 Mavs 19
2 3 dólares 24
3 4 Espuelas 22