Leer archivos CSV y JSON con Pandas

Clase 12 de 24 • Curso de Manipulación y Transformación de Datos con Pandas y NumPy

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Resumen

Para poder leer archivos encontrados en internet (Repositorios, Kaggle).

Descargamos el Archivo CSV, subimos el archivo a nuestro proyecto, le damos clic derecho sobre él y copiamos la dirección.

Menú desplegable al hacer clic derecho en nuestro proyecto con Pandas 
import pandas as pd

pd.read_csv('/work/DataFrames/bestsellers-with-categories.csv')
Visualización de archivo CSV con Pandas 1
  • En algunas ocasiones el archivo podría estar separado por " | " y se vería así.
Visualización de archivo CSV con Pandas, separado por |
  • Para solucionar esto, usamos el atributo "Sep = ’ , ’ " y ya quedará bien organizado.
pd.read_csv('/work/DataFrames/bestsellers-with-categories.csv', sep=  ' , ')
Visualización de archivo CSV con Pandas 2
  • Cambiar el encabezado, lo podemos hacer con “Header”, este pondrá de encabezado los valores que tenga en esa posición.
pd.read_csv('/work/DataFrames/bestsellers-with-categories.csv', header = 2)
Visualización de archivo CSV con Pandas 3
  • Cambiar el nombre de las columnas con “names”.
pd.read_csv('/work/DataFrames/bestsellers-with-categories.csv',header = 0, names = ['Namesss', 'Authhhhhor', 'User Rating', 'Reviews', 'Price', 'Year', 'Genre'])
Visualización de archivo CSV con Pandas 4

JSON

Para ***agregar un archivo ‘JSON’***, se hace de igual manera, pero en esta ocasión usamos

pd.read_json('/work/DataFrames/hpcharactersdataraw.json')

Lo único que cambió en nuestro código fue él 'read_json()'

Reto

  • Visita Kaggle, descarga y carga algún dataset que te llame la atención. Muéstranos que has podido encontrar. 😄

Contribución creada por: Edward Giraldo.