เขียนโปรแกรม Python เพื่ออ่านข้อมูลจากไฟล์ products.csv และพิมพ์จำนวนแถวและคอลัมน์ จากนั้นพิมพ์ค่าคอลัมน์ 'product' ที่ตรงกับ 'Car' สำหรับสิบแถวแรก
สมมติว่าคุณมีไฟล์ 'products.csv' และผลลัพธ์สำหรับจำนวนแถวและคอลัมน์ และค่าคอลัมน์ 'product' ตรงกับ 'Car' สำหรับสิบแถวแรกคือ -
ดาวน์โหลดไฟล์ products.csv ที่นี่
Rows: 100 Columns: 8 id product engine avgmileage price height_mm width_mm productionYear 1 2 Car Diesel 21 16500 1530 1735 2020 4 5 Car Gas 18 17450 1530 1780 2018 5 6 Car Gas 19 15250 1530 1790 2019 8 9 Car Diesel 23 16925 1530 1800 2018
เรามีวิธีแก้ปัญหาสองวิธีที่แตกต่างกันสำหรับปัญหานี้
โซลูชันที่ 1
-
อ่านข้อมูลจากไฟล์ products.csv และกำหนดให้กับ df
df = pd.read_csv('products.csv ') -
พิมพ์จำนวนแถว =df.shape[0] และ columns =df.shape[1]
-
ตั้งค่า df1 เพื่อกรองสิบแถวแรกจาก df โดยใช้ iloc[0:10,:]
df1 = df.iloc[0:10,:]
-
คำนวณค่าคอลัมน์ผลิตภัณฑ์ที่ตรงกับรถโดยใช้ df1.iloc[:,1]
ที่นี่ดัชนีคอลัมน์ผลิตภัณฑ์คือ 1 และสุดท้ายพิมพ์ข้อมูล
df1[df1.iloc[:,1]=='Car']
ตัวอย่าง
มาตรวจสอบรหัสต่อไปนี้เพื่อความเข้าใจที่ดีขึ้น -
import pandas as pd
df = pd.read_csv('products.csv ')
print("Rows:",df.shape[0],"Columns:",df.shape[1])
df1 = df.iloc[0:10,:]
print(df1[df1.iloc[:,1]=='Car']) ผลลัพธ์
Rows: 100 Columns: 8 id product engine avgmileage price height_mm width_mm productionYear 1 2 Car Diesel 21 16500 1530 1735 2020 4 5 Car Gas 18 17450 1530 1780 2018 5 6 Car Gas 19 15250 1530 1790 2019 8 9 Car Diesel 23 16925 1530 1800 2018
โซลูชันที่ 2
-
อ่านข้อมูลจากไฟล์ products.csv และกำหนดให้กับ df
df = pd.read_csv('products.csv ') -
พิมพ์จำนวนแถว =df.shape[0] และ columns =df.shape[1]
-
ใช้สิบแถวแรกโดยใช้ df.head(10) และกำหนดให้กับ df
df1 = df.head(10)
-
นำค่าคอลัมน์ของผลิตภัณฑ์มาจับคู่กับ Car โดยใช้วิธีการด้านล่าง
df1[df1['product']=='Car']
ตอนนี้ มาตรวจสอบการใช้งานเพื่อความเข้าใจที่ดีขึ้น -
ตัวอย่าง
import pandas as pd
df = pd.read_csv('products.csv ')
print("Rows:",df.shape[0],"Columns:",df.shape[1])
df1 = df.head(10)
print(df1[df1['product']=='Car']) ผลลัพธ์
Rows: 100 Columns: 8 id product engine avgmileage price height_mm width_mm productionYear 1 2 Car Diesel 21 16500 1530 1735 2020 4 5 Car Gas 18 17450 1530 1780 2018 5 6 Car Gas 19 15250 1530 1790 2019 8 9 Car Diesel 23 16925 1530 1800 2018
