# Kuidas laadida faile Pythonisse pandas read\_csv() abil

Python pandas `read_csv()` on üks levinumaid meetodeid **CSV-failide lugemiseks pandasse ja nende salvestamiseks DataFramesina**. CSV-failid (*komadega eraldatud väärtused*) on laialt kasutatav formaat tabelite andmete salvestamiseks ja neid toetavad paljud rakendused.

## Mis on Python pandas `read_csv()` süntaks?

`pandas.read_csv()` loob CSV-failist [pandas DataFrame’i](https://www.ionos.com/et-ee/digitalguide/veebisaidid/veebiarendus/python-pandas-dataframe/). Funktsiooni põhiline süntaks on järgmine:

```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, dtype=None, ...)
```

### Millised on `pandas.read_csv()` jaoks kõige olulisemad parameetrid?

`pandas.read_csv()` võib vastu võtta **mitmesuguseid parameetreid**. Lihtsuse huvides keskendume kõige olulisematele argumentidele. Siin on ülevaade peamistest parameetritest, mida saab kasutada funktsiooni käitumise määramiseks:

<table>
  <thead>
    <tr>
      <th><strong>Parameeter</strong></th>
      <th><strong>Tähendus</strong></th>
      <th><strong>Vaikimisi väärtus</strong></th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <td>`filepath_or_buffer`</td>
      <td>See on Python-string, mis esindab CSV-faili või andmepuhvri teekonda, näiteks URL-i.</td>
      <td></td>
    </tr>
    <tr>
      <td>`sep`</td>
      <td>See määrab väärtuste vahelise eraldaja.</td>
      <td>`,`</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>`header`</td>
      <td>Märgib, millist rida kasutada pealkirjana.</td>
      <td>`infer` (esimene rida)</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>`names`</td>
      <td>Kui `header=None` on seatud, saate `names` abil anda veergude nimede Python-nimekirja.</td>
      <td></td>
    </tr>
    <tr>
      <td>`index_col`</td>
      <td>Määrab, millist veergu kasutada indeksina.</td>
      <td>`None`</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>`usecols`</td>
      <td>Selle parameetriga saate valida, millised veerud soovite DataFrame’i laadida.</td>
      <td>`None`</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>`dtype`</td>
      <td>Määrab veergude andmetüübi.</td>
      <td>`None`</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

Selle funktsiooni parameetrite täieliku loetelu leiate [pandas dokumentatsioonist](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_csv.html).

## Kuidas pääseda CSV-failidele juurde samm-sammult

`pandas.read_csv()` abil saate vaid mõne sammuga CSV-failidest andmeid Pythonisse üle kanda.

Järgmistes näidetes töötame CSV-failiga, mille struktuur on järgmine:

```none
1,John Avery,35,Nottingham,50000
2,Adelaide Smith,29,London,62000
3,Michael Rivera,41,Cardiff,40000
4,Grace Kim,33,Hull,35000
5,Tyler Johnson,28,Kent,52000
```

### Samm 1: Importi pandad

Esiteks, importige pandas-teek Python-skripti.

```python
import pandas as pd
```

### 2. samm: Lae CSV-fail

Nüüd saate oma CSV-faili laadida Python pandasse, kasutades funktsiooni `read_csv()`. Lihtsalt edastage **failitee** funktsioonile. Järgmises koodis kasutame faili nimega *data.csv*, mis on salvestatud samasse kataloogi kui skript:

```python
df = pd.read_csv('data.csv')
```

Eespool olev kood salvestab faili DataFrame-objekti (`df`), millega saame seejärel töötada. **Pandas tõlgendab esimest rida automaatselt veeru pealkirjana,** kui te ei määra teisiti.

### 3. samm: CSV-faili kuvamine

On hea mõte vaadata **DataFrame’i esimesed read**, et veenduda, et fail on õigesti laaditud. Selleks võite kasutada funktsiooni `DataFrame.head()`. Vaikimisi näitab see DataFrame’i esimesed viis rida, andes teile kiire ülevaate andmete struktuurist:

```python
print(df.head())
```

Väljund näeb välja järgmine:

```none
0  1        John Avery   35      Nottingham  	50000
1  2    Adelaide Smith   29   	 London 	    62000
2  3   Michael Rivera    41      Cardiff	   	40000
3  4        Grace Kim    33      Hull 		    35000
4  5    Tyler Johnson    28      Kent   		52000
```

### 4. samm: Muuda veergude nimesid (valikuline)

Kui CSV-failis pole pealkirjaread, saate veergude nimed käsitsi määratleda:

```python
df = pd.read_csv('data.csv', header=None, names=['ID', 'Name', 'Age', 'City', 'Salary'])
```

Selles näites oleme veergudele andnud nimed *ID*, *Nimi*, *Vanus*, *Linn* ja *Palk*. Väljund näeb välja järgmine:

```none
ID                Name    	Age            City    	Salary
0  1          John Avery    	35        Nottingham    50000
1  2     Adelaide Smith    	29    	London        62000
2  3    Michael Rivera    	41        Cardiff    	40000
3  4          Grace Kim    	33        Hull        	35000
4  5     Tyler Johnson    	28        Kent        52000
```

Note Meie kasutatud näites oli andmeid vähe, mistõttu oli neid lihtne hallata. Kui teil on aga **suur CSV-fail**, on hea mõte lugeda see pandasse osade kaupa, et vältida mäluprobleeme. Parameetriga `pandas.read_csv()` `chunksize` saate määrata, mitu rida korraga lugeda. Python for-tsükli abil saate osade kaupa iteratsiooni teha.


This is a markdown version of: [https://www.ionos.com/et-ee/digitalguide/veebisaidid/veebiarendus/python-pandas-read-csv/](https://www.ionos.com/et-ee/digitalguide/veebisaidid/veebiarendus/python-pandas-read-csv/) for AI/LLM consumption.