Jupyter Notebook – популярный инструмент для анализа и исследования данных. Одной из распространенных задач анализа данных является чтение файлов CSV. В этой статье мы рассмотрим различные методы чтения файлов CSV в Jupyter Notebook с использованием Python и приведем практические примеры кода.

Метод 1: использование CSV-модуля Python

import csv
filename = 'data.csv'
with open(filename, 'r') as file:
    csv_reader = csv.reader(file)
    for row in csv_reader:
        print(row)

Метод 2: использование встроенных средств обработки файлов Python

filename = 'data.csv'
with open(filename, 'r') as file:
    lines = file.readlines()
    for line in lines:
        row = line.strip().split(',')
        print(row)

Метод 3. Использование библиотеки Pandas

import pandas as pd
filename = 'data.csv'
df = pd.read_csv(filename)
print(df.head())

Метод 4. Использование библиотеки NumPy

import numpy as np
filename = 'data.csv'
data = np.genfromtxt(filename, delimiter=',')
print(data)

Метод 5. Использование модуля CSV из библиотеки Pandas

import pandas as pd
filename = 'data.csv'
with open(filename, 'r') as file:
    csv_reader = pd.read_csv(file)
    for row in csv_reader.iterrows():
        print(row)

В этой статье мы рассмотрели несколько способов чтения файлов CSV в Jupyter Notebook с использованием Python. Мы рассмотрели методы с использованием модуля Python CSV, встроенной обработки файлов, библиотеки Pandas, библиотеки NumPy и модуля CSV из библиотеки Pandas. В зависимости от ваших конкретных требований и размера вашего набора данных вы можете выбрать наиболее подходящий метод чтения файлов CSV. Удачного анализа данных!