concat (( pd. read_csv ( f) for f in iglob ( path, recursive = True)), ignore_index = True)
Die Dokumentation finden Sie ** hier. Auch ich verwenden iglob statt glob, da es eine gibt Iterator statt einer Liste. EDIT: Multiplattform rekursive Funktion:
Sie können das oben Genannte in eine Multiplattform-Funktion (Linux, Windows, Mac) einbinden, um Folgendes zu tun:
df = read_df_rec ( 'C:\user\your\path', *. csv)
Hier ist die Funktion:
from os. path import join
def read_df_rec ( path, fn_regex = r '*'):
return pd. read_csv ( f) for f in iglob (
join ( path, '**', fn_regex), recursive = True)), ignore_index = True)
Importieren Sie zwei oder mehr Namen csv, ohne eine Liste mit Namen erstellen zu müssen. df = pd. glob ( 'data/*')))
Ein Liner verwendet map, aber wenn Sie zusätzliche Argumente angeben möchten, können Sie Folgendes tun:
import functools
df = pd. concat ( map ( functools. partial ( pd. Pandas csv einlesen files. read_csv, sep = '|', compression = None),
glob. glob ( "data/*")))
Hinweis: An map sich können Sie keine zusätzlichen Argumente angeben.
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Pandas Csv Einlesen Ke
Zum Mitmachen kannst du dir hier die Exceldatei Auto2 herunterladen. Diese enthält zwei Tabellenblätter namens Auto und Haendler. Zuerst versuchen wir noch mal denselben Befehl wie oben. Das Ergebnis ist dasselbe wie oben. Wenn du innerhalb der Funktion kein Tabellenblatt angibst, wird automatisch das erste Blatt importiert. Pandas read_csv()-Funktion | Delft Stack. Um nur das zweite Blatt zu importieren, machst du folgendes:
df = ad_excel("inPfad/", sheet_name=1)
Alternativ kannst du dem Argument auch den in der Datei sichtbaren Namen Haendler zuweisen, das Ergebnis bleibt dasselbe. Mehrere Blätter gleichzeitig importierst du, indem du dem Argument eine Liste zuweist. Diese kann aus Nummern oder den sichtbaren Namen bestehen. Darum importieren die folgenden Befehle allesamt die komplette Exceldatei in Python. df = ad_excel("inPfad/", sheet_name=[0, 1])
df = ad_excel("inPfad/", sheet_name=["Auto", "Haendler"])
df = ad_excel("inPfad/", sheet_name=["Auto", 1])
Das Objekt df ist jetzt allerdings kein DataFrame mehr, sondern ein Python-Dictionary, in dem sich für jedes Tabellenblatt der Name als Schlüssel und der dazugehörige DataFrame als Wert befindet.
Pandas Csv Einlesen Access
Das Lesen von Daten aus CSV (durch Kommas getrennte Werte) ist eine grundlegende Notwendigkeit in Data Science. Oft erhalten wir Daten aus verschiedenen Quellen, die in das CSV-Format exportiert werden können, damit sie von anderen Systemen verwendet werden können. Die Panadas-Bibliothek bietet Funktionen, mit denen wir die CSV-Datei sowohl vollständig als auch teilweise nur für eine ausgewählte Gruppe von Spalten und Zeilen lesen können. Eingabe als CSV-Datei
Die CSV-Datei ist eine Textdatei, in der die Werte in den Spalten durch ein Komma getrennt sind. Betrachten wir die folgenden Daten in der genannten Datei. Sie können diese Datei mit dem Windows-Editor erstellen, indem Sie diese Daten kopieren und einfügen. Speichern Sie die Datei unter Verwenden der Option Als alle Dateien speichern (*. *) im Editor. id, name, salary, start_date, dept
1, Rick, 623. 3, 2012-01-01, IT
2, Dan, 515. CSV — Python für Historiker:innen. 2, 2013-09-23, Operations
3, Tusar, 611, 2014-11-15, IT
4, Ryan, 729, 2014-05-11, HR
5, Gary, 843. 25, 2015-03-27, Finance
6, Rasmi, 578, 2013-05-21, IT
7, Pranab, 632.
Pandas Csv Einlesen Files
In den vorliegenden Dateien finde ich die Daten aber gar nicht sondern nur irgendwelchen Code. Die fehlermeldung kommt bei allen vier CSV-Dateien, die Beispieldaten für die Datenvisualisierung unter Python enthalten sollten. Stammt von einem Coursera-Mooc (Data Management and Visualization), der sich zwar an absolute Python-Anfänger richtet aber wohl mehr oder weniger in eine Richtung tendiert, daß man sehr selektiv für Programmieranfänger recht komplexe Sachen programmiert ohne wirklich in der Breite zu verstehen, was man da eigentlich macht. So zumindest mein bisheriger Eindruck. An sich lerne ich grad in einem ganz anderen Mooc Python. Da ich aber zur Zeit auch Statistik (Regression, etc... ) lerne und in diesen Kursen in R programmiert wird, suche ich mir halt ein paar Kurse zusammen, in denen ich das Rüstzeug lerne, die Statistikaufgaben auch in Python zu bearbeiten. Wollte nämlich eigentlich nicht tief in R einsteigen, während ich grad Python und teilweise auch Matlab lerne. Pandas csv einlesen ke. Dummerweise benutzen grad die wenigen wirklich hochgelobten Kurse R.
Sirius3
Beiträge: 15967 Registriert: Sonntag 21. Oktober 2012, 17:20
Dienstag 13. Oktober 2015, 13:28
@Cobalt: kann es sein, dass Du gar nicht die csv-Datei herunter geladen hast, sondern die Downloadseite abgespeichert hast?
Pandas Csv Einlesen Converter
Zeilen ignorieren
Analog zu Spalten kannst du auch Zeilen beim Import ignorieren bzw. überspringen. Mit skiprows lässt du eine bestimmte Anzahl von Spalten am Anfang der Datei aus. skiprows=5)
Wir haben die ersten 5 Zeilen nicht importiert, dementsprechend besteht der resultierende DataFrame nur noch aus 15 Zeilen. Mit skipfooter ignorierst du die letzte Zeile. In Excel-Dateien können dies oftmals Ergebniszeilen sein, die aggregierte Zahlen enthalten. Deshalb ist es sinnvoll, diese Zeile außen vor lassen zu können. Pandas csv einlesen access. Du kannst dem Argument allerdings auch größere Zahlen übergeben, um dementsprechend mehr Zeilen beim Import zu vernachlässigen. skipfooter=1)
Wie haben die letzte Zeile nicht importiert, der Volkswagen T6 fehlt also. Zu guter Letzt kannst du mit nrows (ab Pandas Version 0. 23. 0) den Import auf eine festgelegte Anzahl von Zeilen begrenzen. nrows=10)
Damit haben wir nur die ersten 10 Zeilen importiert. Fazit
Nun kennst du die wichtigsten und am häufigsten gebrauchten Funktionalitäten beim Import von Excel-Dateien.
csv enthalten nur Zahlen oder Text. Dienstag 13. Oktober 2015, 15:26
Sirius3 hat geschrieben: @Cobalt: kann es sein, dass Du gar nicht die csv-Datei herunter geladen hast, sondern die Downloadseite abgespeichert hast? csv enthalten nur Zahlen oder Text. *Räusper*. Python - Pandas: import mehrerer csv-Dateien in dataframe mit einer Schleife und hierarchische Indizierung. Ja, Du hast recht. Ich wollte statt mit Linksklick auf den Link die Dateien mit Rechtsklick "Speichern unter" runterladen und sie hatten auf diese Weise runtergeladen die exakten Namen der CSV-Dateien und komischerweise auch die CSV-Endung, daher merke ich es erst jetzt. Hat sich also erledigt
Asche über mein Haupt und auf daß der Faden schnell in der Versenkung des Forums verschwindet.