products.csv 파일에서 데이터를 읽고 행과 열의 수를 출력하는 Python 프로그램을 작성하십시오. 그런 다음 처음 10개의 행에 대해 '자동차'와 일치하는 '제품' 열 값을 인쇄합니다.
'products.csv' 파일이 있고 행 및 열 수에 대한 결과와 처음 10개 행에 대한 'product' 열 값이 'Car'와 일치한다고 가정합니다. -
여기에서 products.csv 파일을 다운로드하세요.
행 :8 컬럼 :8 ID 제품 엔진 Avgmileage 가격 height_mm width_mm productionyear1 2 자동차 디젤 21 16500 1530 1735 20204 5 자동차 가스 18174 5 자동차 가스 18 1655 1530 1780 20185 6 자동차 가스 19 15250 1530 1790 20198 9 차 디젤 23 16925 1530 16920 2018 사전>이 문제에 대한 두 가지 다른 솔루션이 있습니다.
해결책 1
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products.csv 파일에서 데이터를 읽고 df에 할당
df =pd.read_csv('products.csv ')
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행 수 =df.shape[0] 및 열 수 =df.shape[1]
인쇄 -
iloc[0:10,:]
을 사용하여 df의 처음 10개 행을 필터링하도록 df1을 설정합니다.
df1 =df.iloc[0:10,:]
-
df1.iloc[:,1]
를 사용하여 car와 일치하는 제품 열 값을 계산합니다.
여기에서 제품 열 인덱스는 1이고 마지막으로 데이터를 인쇄합니다.
df1[df1.iloc[:,1]=='자동차']
예시
더 나은 이해를 위해 다음 코드를 확인합시다 -
판다 가져오기 pddf =pd.read_csv('products.csv ')print("행:",df.shape[0],"열:",df.shape[1])df1 =df.iloc[ 0:10,:]print(df1[df1.iloc[:,1]=='자동차'])
출력
행 :8 컬럼 :8 ID 제품 엔진 Avgmileage 가격 height_mm width_mm productionyear1 2 자동차 디젤 21 16500 1530 1735 20204 5 자동차 가스 18174 5 자동차 가스 18 1655 1530 1780 20185 6 자동차 가스 19 15250 1530 1790 20198 9 차 디젤 23 16925 1530 16920 2018 사전>해결책 2
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products.csv 파일에서 데이터를 읽고 df에 할당
df =pd.read_csv('products.csv ')
-
행 수 =df.shape[0] 및 열 수 =df.shape[1]
인쇄 -
df.head(10)를 사용하여 처음 10개의 행을 가져오고 df
에 할당합니다.
df1 =df.head(10)
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아래 방법을 사용하여 제품 열 값과 일치하는 자동차를 가져옵니다.
df1[df1['product']=='자동차']
이제 더 나은 이해를 위해 구현을 확인하겠습니다 -
예시
판다를 pddf =pd.read_csv('products.csv ')print("행:",df.shape[0],"열:",df.shape[1])df1 =df.head( 10)print(df1[df1['product']=='자동차'])
출력
행 :8 컬럼 :8 ID 제품 엔진 Avgmileage 가격 height_mm width_mm productionyear1 2 자동차 디젤 21 16500 1530 1735 20204 5 자동차 가스 18174 5 자동차 가스 18 1655 1530 1780 20185 6 자동차 가스 19 15250 1530 1790 20198 9 차 디젤 23 16925 1530 16920 2018 사전>