..
CSV (giá trị phân tách bằng dấu phẩy) là một định dạng văn bản đơn giản được sử dụng để lưu trữ dữ liệu bảng.Đây là một định dạng phổ biến để trao đổi dữ liệu giữa các ứng dụng khác nhau.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách đọc và ghi các tệp CSV bằng Python bằng thư viện Pandas.
### Đọc các tệp CSV
Để đọc tệp CSV trong Python, bạn có thể sử dụng hàm `read_csv ()` từ thư viện Pandas.Hàm này đưa đường dẫn đến tệp CSV làm đối số đầu tiên của nó.Bạn cũng có thể chỉ định một số tùy chọn khác, chẳng hạn như dấu phân cách (ký tự phân tách các giá trị trong mỗi hàng), tiêu đề (hàng chứa tên cột) và chỉ mục (cột sẽ được sử dụng làmchỉ mục cho DataFrame).
Ví dụ: mã sau ghi tệp `data.csv` và tạo một dataFrame:
`` `Python
nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD
df = pd.read_csv ("data.csv")
`` `
Biến `DF` hiện chứa một khung dữ liệu chứa dữ liệu từ tệp CSV.Bạn có thể truy cập dữ liệu trong DataFrame bằng các phương thức `loc` hoặc` iloc`.
### Viết tệp CSV
Để viết tệp CSV bằng Python, bạn có thể sử dụng hàm `to_csv ()` từ thư viện Pandas.Hàm này đưa đường dẫn đến tệp CSV làm đối số đầu tiên của nó.Bạn cũng có thể chỉ định một số tùy chọn khác, chẳng hạn như dấu phân cách, tiêu đề và chỉ mục.
Ví dụ: mã sau ghi dữ liệu `df` vào tệp` oput.csv`:
`` `Python
df.to_csv ("output.csv")
`` `
### Ví dụ
Mã sau đây có ghi tệp `data.csv`, thêm một cột mới và sau đó ghi tệp dữ liệu vào tệp` oput.csv`:
`` `Python
nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD
df = pd.read_csv ("data.csv")
df ["new_column"] = df ["cột_a"] + df ["cột_b"]
df.to_csv ("output.csv")
`` `
### Tài nguyên
* [Tài liệu Pandas về đọc và viết các tệp CSV] (https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/io.html#io-csv)
* [Hướng dẫn CSV] (https://www.w3schools.com/csv/csv_intro.asp)
* [Cookbook CSV] (https://docs.python.org/3/l Library/csv.html#csv-examples)
## 5 hashtags
* #Python
* #CSV
* #Pandas
* #khoa học dữ liệu
* #Machinelearning
=======================================
#Python #CSV #Pandas #datascience #Machinelearning ## How to Read and Write CSV Files in Python
CSV (Comma-separated values) is a simple text format that is used to store tabular data. It is a common format for exchanging data between different applications. In this tutorial, we will show you how to read and write CSV files in Python using the pandas library.
### Reading CSV Files
To read a CSV file in Python, you can use the `read_csv()` function from the pandas library. This function takes the path to the CSV file as its first argument. You can also specify a number of other options, such as the delimiter (the character that separates the values in each row), the header (the row that contains the column names), and the index (the column that will be used as the index for the DataFrame).
For example, the following code reads the `data.csv` file and creates a DataFrame:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")
```
The `df` variable now contains a DataFrame that contains the data from the CSV file. You can access the data in the DataFrame using the `loc` or `iloc` methods.
### Writing CSV Files
To write a CSV file in Python, you can use the `to_csv()` function from the pandas library. This function takes the path to the CSV file as its first argument. You can also specify a number of other options, such as the delimiter, the header, and the index.
For example, the following code writes the `df` DataFrame to the `output.csv` file:
```python
df.to_csv("output.csv")
```
### Example
The following code reads the `data.csv` file, adds a new column, and then writes the DataFrame to the `output.csv` file:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")
df["new_column"] = df["column_a"] + df["column_b"]
df.to_csv("output.csv")
```
### Resources
* [Pandas documentation on reading and writing CSV files](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/io.html#io-csv)
* [CSV tutorial](https://www.w3schools.com/csv/csv_intro.asp)
* [CSV cookbook](https://docs.python.org/3/library/csv.html#csv-examples)
## 5 Hashtags
* #Python
* #CSV
* #Pandas
* #datascience
* #Machinelearning
CSV (giá trị phân tách bằng dấu phẩy) là một định dạng văn bản đơn giản được sử dụng để lưu trữ dữ liệu bảng.Đây là một định dạng phổ biến để trao đổi dữ liệu giữa các ứng dụng khác nhau.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách đọc và ghi các tệp CSV bằng Python bằng thư viện Pandas.
### Đọc các tệp CSV
Để đọc tệp CSV trong Python, bạn có thể sử dụng hàm `read_csv ()` từ thư viện Pandas.Hàm này đưa đường dẫn đến tệp CSV làm đối số đầu tiên của nó.Bạn cũng có thể chỉ định một số tùy chọn khác, chẳng hạn như dấu phân cách (ký tự phân tách các giá trị trong mỗi hàng), tiêu đề (hàng chứa tên cột) và chỉ mục (cột sẽ được sử dụng làmchỉ mục cho DataFrame).
Ví dụ: mã sau ghi tệp `data.csv` và tạo một dataFrame:
`` `Python
nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD
df = pd.read_csv ("data.csv")
`` `
Biến `DF` hiện chứa một khung dữ liệu chứa dữ liệu từ tệp CSV.Bạn có thể truy cập dữ liệu trong DataFrame bằng các phương thức `loc` hoặc` iloc`.
### Viết tệp CSV
Để viết tệp CSV bằng Python, bạn có thể sử dụng hàm `to_csv ()` từ thư viện Pandas.Hàm này đưa đường dẫn đến tệp CSV làm đối số đầu tiên của nó.Bạn cũng có thể chỉ định một số tùy chọn khác, chẳng hạn như dấu phân cách, tiêu đề và chỉ mục.
Ví dụ: mã sau ghi dữ liệu `df` vào tệp` oput.csv`:
`` `Python
df.to_csv ("output.csv")
`` `
### Ví dụ
Mã sau đây có ghi tệp `data.csv`, thêm một cột mới và sau đó ghi tệp dữ liệu vào tệp` oput.csv`:
`` `Python
nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD
df = pd.read_csv ("data.csv")
df ["new_column"] = df ["cột_a"] + df ["cột_b"]
df.to_csv ("output.csv")
`` `
### Tài nguyên
* [Tài liệu Pandas về đọc và viết các tệp CSV] (https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/io.html#io-csv)
* [Hướng dẫn CSV] (https://www.w3schools.com/csv/csv_intro.asp)
* [Cookbook CSV] (https://docs.python.org/3/l Library/csv.html#csv-examples)
## 5 hashtags
* #Python
* #CSV
* #Pandas
* #khoa học dữ liệu
* #Machinelearning
=======================================
#Python #CSV #Pandas #datascience #Machinelearning ## How to Read and Write CSV Files in Python
CSV (Comma-separated values) is a simple text format that is used to store tabular data. It is a common format for exchanging data between different applications. In this tutorial, we will show you how to read and write CSV files in Python using the pandas library.
### Reading CSV Files
To read a CSV file in Python, you can use the `read_csv()` function from the pandas library. This function takes the path to the CSV file as its first argument. You can also specify a number of other options, such as the delimiter (the character that separates the values in each row), the header (the row that contains the column names), and the index (the column that will be used as the index for the DataFrame).
For example, the following code reads the `data.csv` file and creates a DataFrame:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")
```
The `df` variable now contains a DataFrame that contains the data from the CSV file. You can access the data in the DataFrame using the `loc` or `iloc` methods.
### Writing CSV Files
To write a CSV file in Python, you can use the `to_csv()` function from the pandas library. This function takes the path to the CSV file as its first argument. You can also specify a number of other options, such as the delimiter, the header, and the index.
For example, the following code writes the `df` DataFrame to the `output.csv` file:
```python
df.to_csv("output.csv")
```
### Example
The following code reads the `data.csv` file, adds a new column, and then writes the DataFrame to the `output.csv` file:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")
df["new_column"] = df["column_a"] + df["column_b"]
df.to_csv("output.csv")
```
### Resources
* [Pandas documentation on reading and writing CSV files](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/io.html#io-csv)
* [CSV tutorial](https://www.w3schools.com/csv/csv_intro.asp)
* [CSV cookbook](https://docs.python.org/3/library/csv.html#csv-examples)
## 5 Hashtags
* #Python
* #CSV
* #Pandas
* #datascience
* #Machinelearning
