# Kā ielādēt failus Python ar pandas read\_csv()

Python pandas `read_csv()` ir viena no visbiežāk izmantotajām metodēm, lai **lasītu CSV failus pandas un saglabātu tos kā DataFrames**. CSV faili (*ar komatu atdalītas vērtības*) ir plaši izmantots formāts tabulu datu saglabāšanai, un tos atbalsta daudzas lietojumprogrammas.

## Kāda ir Python pandas `read_csv()` sintakse?

`pandas.read_csv()` izveido [pandas DataFrame](https://www.ionos.com/lv-lv/digitalguide/timekla-vietnes/timekla-izstrade/python-pandas-dataframe/) no CSV faila. Funkcijas pamata sintakse izskatās šādi:

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

### Kādi ir svarīgākie parametri `pandas.read_csv()`?

`pandas.read_csv()` var pieņemt **dažādus parametrus**. Lai vienkāršotu lietas, mēs koncentrēsimies uz vissvarīgākajiem argumentiem. Šeit ir pārskats par galvenajiem parametriem, kurus var izmantot, lai noteiktu, kā funkcija jādarbojas:

<table>
  <thead>
    <tr>
      <th><strong>Parametrs</strong></th>
      <th><strong>Nozīme</strong></th>
      <th><strong>Noklusējuma vērtība</strong></th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <td>`filepath_or_buffer`</td>
      <td>Šī ir Python virkne, kas attēlo ceļu uz CSV failu vai datu buferi, piemēram, URL.</td>
      <td></td>
    </tr>
    <tr>
      <td>`sep`</td>
      <td>Tas norāda atdalītāju starp vērtībām.</td>
      <td>`,`</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>`header`</td>
      <td>Norāda, kura rinda jāizmanto kā galvenā.</td>
      <td>`infer` (pirmā rinda)</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>`names`</td>
      <td>Ja ir iestatīts `header=None`, varat izmantot `names`, lai norādītu Python sarakstu ar kolonnu nosaukumiem.</td>
      <td></td>
    </tr>
    <tr>
      <td>`index_col`</td>
      <td>Nosaka, kuru kolonnu izmantot kā indeksu.</td>
      <td>`None`</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>`usecols`</td>
      <td>Šis parametrs ļauj izvēlēties, kuras kolonnas vēlaties ielādēt DataFrame.</td>
      <td>`None`</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>`dtype`</td>
      <td>Norāda kolonnu datu tipu.</td>
      <td>`None`</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

Šīs funkcijas parametru pilnu sarakstu varat atrast [pandas dokumentācijā](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_csv.html).

## Kā piekļūt CSV failiem soli pa solim

Izmantojot `pandas.read_csv()`, jūs varat viegli pārnest datus no CSV failiem uz Python tikai dažos soļos.

Turpmākajos piemēros mēs strādāsim ar CSV failu, kura struktūra ir šāda:

```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
```

### 1. solis: Importējiet pandas

Vispirms importējiet pandas bibliotēku savā Python skriptā.

```python
import pandas as pd
```

### 2. solis: Ielādējiet CSV failu

Tagad varat ielādēt CSV failu Python pandas, izmantojot `read_csv()` funkciju. Vienkārši nododiet **faila ceļu** funkcijai. Turpmākajā kodā izmantosim failu ar nosaukumu *data.csv*, kas ir saglabāts tajā pašā direktorijā, kurā atrodas skripts:

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

Iepriekš minētais kods saglabā failu DataFrame objektā (`df`), ar kuru mēs pēc tam varēsim strādāt. **Pandas automātiski interpretēs pirmo rindu kā kolonnas virsrakstus**, ja vien jūs neesat norādījis citādi.

### 3. solis: CSV faila parādīšana

Ieteicams apskatīt **pirmās DataFrame rindas**, lai pārliecinātos, ka fails ir ielādēts pareizi. Tam var izmantot funkciju `DataFrame.head()`. Pēc noklusējuma tā parāda pirmās piecas DataFrame rindas, sniedzot ātru pārskatu par datu struktūru:

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

Rezultāts izskatās šādi:

```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. solis: Mainiet kolonnu nosaukumus (pēc izvēles)

Ja CSV failā nav galvenes rindas, varat kolonnas nosaukumus definēt manuāli:

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

Šajā piemērā mēs esam nosaukuši kolonnas *ID*, *Vārds*, *Vecums*, *Pilsēta* un *Alga*. Rezultāts izskatās šādi:

```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 Mūsu izmantotajā piemērā bija neliels datu apjoms, tāpēc to bija viegli pārvaldīt. Tomēr, ja jums ir **liels CSV fails**, ieteicams to ievadīt pandas pa daļām, lai izvairītos no atmiņas problēmām. Jūs varat izmantot `pandas.read_csv()` parametru `chunksize`, lai norādītu, cik rindas vienlaikus jāievada. Izmantojot Python for cilpu, jūs varat atkārtot šīs daļas.


This is a markdown version of: [https://www.ionos.com/lv-lv/digitalguide/timekla-vietnes/timekla-izstrade/python-pandas-read-csv/](https://www.ionos.com/lv-lv/digitalguide/timekla-vietnes/timekla-izstrade/python-pandas-read-csv/) for AI/LLM consumption.