Về cơ bản, chúng tôi muốn chèn một hàng ở đầu tệp csv và chuyển tất cả hàng hiện có sau nó. Có nhiều cách để làm điều này. Hãy thảo luận từng cái một,
quảng cáo
Thêm tiêu đề vào tệp CSV bằng Pandas
Mô-đun Pandas trong Python, cung cấp hàm read_csv[], để đọc nội dung của csv và khởi tạo đối tượng DataFrame với nó. Theo mặc định, nó coi dòng đầu tiên của csv là tiêu đề. Nhưng nếu chúng ta chuyển tham số tiêu đề là Không có trong hàm read_csv[], nó sẽ đọc tất cả các hàng của csv dưới dạng hàng dữ liệu và sẽ khởi tạo một DataFrame không có tiêu đề. Sau đó, chúng tôi ghi DataFrame vào cùng một csv, nhưng lần này với một tiêu đề. Để làm được điều đó, chúng tôi sẽ sử dụng hàm to_csv[] của DataFrame và chúng tôi sẽ chuyển một danh sách các chuỗi có heder của tệp csv. Hãy xem một ví dụ,
import pandas as pd
# Read csv file to a DataFrame
df = pd.read_csv['employees.csv', header = None]
# Write DataFrame to csv file, but with header
df.to_csv[
"employees.csv",
header=["Name", "Age", "City", "Country"],
index=False]
Nó sẽ sửa đổi nội dung của tập tin nhân viên. csv. Tệp csv bây giờ sẽ có tiêu đề. Nội dung của nhân viên. tệp csv sẽ như thế nào,
Name,Age,City,Country Ritika,27,Delhi,India Mark,28,Sydney,Australia Suse,29,Las Vegas,USA Shaun,30,London,UK
Nó đã thêm tiêu đề vào tệp csv
Về cơ bản, chúng tôi đọc tệp csv vào DataFrame và trong khi lưu tệp trở lại tệp csv, chúng tôi đã thêm tiêu đề vào đó
Thêm tiêu đề vào tệp CSV bằng mô-đun csv
Quá trình sẽ được chia thành hai bước,
- Đọc dữ liệu từ tệp csv vào danh sách danh sách
- Mở tệp csv bằng hàm open[] ở chế độ đọc và nhận đối tượng tệp. Truyền đối tượng tệp này cho hàm reader[] của mô-đun csv, để lấy đối tượng trình đọc csv. Sau đó thêm tất cả các dòng của tệp csv vào danh sách các danh sách bằng cách sử dụng nó. Trong đó, mỗi danh sách con đại diện cho một hàng tệp csv. Sau đó, đóng tệp csv
- Viết lại tệp csv bằng cách viết tiêu đề trước, sau đó thêm danh sách các danh sách dưới dạng hàng trong tệp csv
- Mở lại tệp csv bằng hàm open[] ở chế độ ghi và nhận đối tượng tệp. Nó sẽ xóa dữ liệu trong tệp và đặt con trỏ tệp về đầu tệp. Sau đó, chuyển đối tượng tệp này tới hàm writer[] của mô-đun csv để lấy đối tượng nhà văn csv. Sau đó gọi hàm writerow[] của nó với một danh sách chuỗi để thêm nó làm tiêu đề trong tệp csv. Sau đó, gọi hàm writerows[] của đối tượng nhà văn với danh sách các danh sách, để thêm chúng dưới dạng các hàng trong tệp csv
Hãy xem một ví dụ hoàn chỉnh,
import csv
header = ["Name", "Age", "City", "Country"]
listOfRows = []
# Read all lines of csv file as list of lists
with open["employees.csv", 'r'] as fileObj:
readerObj = csv.reader[fileObj]
listOfRows = list[readerObj]
# Open csv file
with open["employees.csv", 'w'] as fileObj:
writerObj = csv.writer[fileObj]
# Add header to csv file
writerObj.writerow[header]
# Add list of lists as rows to the csv file
writerObj.writerows[listOfRows]
Nó sẽ sửa đổi nội dung của tập tin nhân viên. csv. Tệp csv bây giờ sẽ có tiêu đề. Nội dung của nhân viên. tệp csv sẽ như thế nào,
Name,Age,City,Country Ritika,27,Delhi,India Mark,28,Sydney,Australia Suse,29,Las Vegas,USA Shaun,30,London,UK
Nó đã thêm tiêu đề vào tệp csv
Về cơ bản, nó đọc nội dung tệp csv và lưu trữ chúng trong một danh sách các danh sách. Sau đó, trong khi lưu nó trở lại tệp csv, trước tiên chúng tôi đã thêm tiêu đề vào đó
Tóm lược
Chúng tôi đã tìm hiểu về các cách khác nhau để thêm tiêu đề vào tệp CSV bằng Python
Hướng dẫn về Pandas -Tìm hiểu Phân tích dữ liệu với Python
- Hướng dẫn Pandas Phần #1 - Giới thiệu về Phân tích dữ liệu với Python
- Hướng dẫn Pandas Phần #2 - Khái niệm cơ bản về Pandas Series
- Hướng dẫn Pandas Phần #3 - Nhận & Đặt giá trị chuỗi
- Pandas Tutorial Part #4 - Thuộc tính & phương thức của Pandas Series
- Hướng dẫn về Pandas Phần #5 - Thêm hoặc xóa các thành phần của Pandas Series
- Hướng dẫn về Pandas Phần #6 - Giới thiệu về DataFrame
- Hướng dẫn về Pandas Phần #7 - DataFrame. loc[] - Chọn Hàng/Cột theo Lập chỉ mục
- Hướng dẫn về Pandas Phần #8 - DataFrame. iloc[] - Chọn Hàng/Cột theo Tên nhãn
- Hướng dẫn về gấu trúc Phần #9 - Lọc các hàng trong khung dữ liệu
- Hướng dẫn Pandas Phần #10 - Thêm/Xóa Hàng & Cột DataFrame
- Hướng dẫn về Pandas Phần #11 - Các thuộc tính & phương thức DataFrame
- Hướng dẫn Pandas Phần #12 - Xử lý dữ liệu bị thiếu hoặc giá trị NaN
- Hướng dẫn về Pandas Phần #13 - Lặp lại các Hàng & Cột của DataFrame
- Hướng dẫn Pandas Phần #14 - Sắp xếp DataFrame theo Hàng hoặc Cột
- Hướng dẫn về gấu trúc Phần #15 - Hợp nhất hoặc ghép các khung dữ liệu
- Hướng dẫn về Pandas Phần #16 - DataFrame GroupBy được giải thích bằng các ví dụ
Bạn đang muốn tạo dựng sự nghiệp trong Khoa học dữ liệu với Python?
Khoa học dữ liệu là tương lai và tương lai là ở đây ngay bây giờ. Các nhà khoa học dữ liệu hiện là những chuyên gia được tìm kiếm nhiều nhất hiện nay. Để trở thành một Nhà khoa học dữ liệu giỏi hoặc để chuyển đổi nghề nghiệp trong Khoa học dữ liệu, người ta phải sở hữu bộ kỹ năng phù hợp. Chúng tôi đã tuyển chọn danh sách Chứng chỉ chuyên nghiệp tốt nhất về Khoa học dữ liệu với Python. Các khóa học này sẽ dạy cho bạn các công cụ lập trình cho Khoa học dữ liệu như Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn và cách sử dụng các thư viện này để triển khai các mô hình Máy học
Kiểm tra Đánh giá chi tiết về Chứng chỉ chuyên nghiệp tốt nhất về Khoa học dữ liệu với PythonHãy nhớ rằng, Khoa học dữ liệu đòi hỏi rất nhiều kiên nhẫn, bền bỉ và thực hành. Vì vậy, hãy bắt đầu học ngay hôm nay