En esta sección veras cómo leer
, seleccionar
y exportar datos
.
Disponemos de funciones para retornar archivos como objetos de la clase DataFrame. Tambíen contamos con funciones de escritura que son métodos de objetos que se usan para exportar data fuera de Pandas.
Los archivos CSV o Comma Separated Values es un tipo de archivo comun para trabajar con data debido a que es facil de transferir a un formato de tabla.
nombre,apellido,edad
,carlos,brignardello,23
,damaris,bejar,24
,…
Para leer un archivo primero identificamos donde esta ubicado en una variable y luego utilizamos el read_csv
de pandas para instanciar el archivo y convertirlo en un df
o DataFrame.
filepath = r'jerky.csv'
df = pd.read_csv(filepath)
df
<aside> 💡 Una vez creamos un DataFrame podemos ver el documento simplemente llamando a la variable, en este caso df.
</aside>
Asignar columnas al Dataframe
Al momento de leer el csv con read_csv
agregamos la propiedad names
donde indicamos un arreglo con los nombres de las columnas.
df_cols = ['nombre', 'edad', 'genero', 'pais']
df = pd.read_csv(r'datos.csv', names=df_cols, delimiter=';')
Rellenar valores vacíos