La función read_csv() de la Biblioteca Python Pandas es una de las funciones más utilizadas para cargar datos de archivos CSV y almacenarlos en formato DataFrame. Los archivos CSV (Comma-separated Values) son un formato ampliamente utilizado para almacenar datos tabulares porque son compatibles con muchos programas.

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Sintaxis de Python Pandas read_csv()

La función pandas.read_csv() crea un DataFrame de Pandas basado en un archivo CSV. Puede aceptar una variedad de parámetros diferentes que especifican el comportamiento de la función. A continuación, abordaremos solo los argumentos más importantes y comúnmente necesarios. Si quieres verlos todos, encontrarás una lista completa en la página oficial de referencia de Pandas.

La sintaxis básica de la función es sencilla y se presenta de la siguiente manera:

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

Parámetros relevantes

A continuación, se presenta un resumen de los parámetros más importantes para la función pandas.read_csv():

Parámetro Significado Valor predeterminado
filepath_or_buffer Es una string de Python (ruta del archivo) o un buffer de archivo como una URL.
sep Aquí se especifica el delimitador entre los valores ,
header Indica qué fila se utiliza como encabezado infer (primera fila)
names Si se establece header=None puedes proporcionar una lista de Python de nombres de columnas con names
index_col Especifica qué columna se utilizará como índice None
usecols Con este parámetro puedes seleccionar las columnas que deseas cargar en el DataFrame None
dtype Especifica el tipo de dato de las columnas None

Instrucciones paso a paso para acceder a archivos CSV

Con la función pandas.read_csv() puedes transferir datos de archivos CSV a Python en solo unos pocos pasos.

En el siguiente ejemplo, trabajaremos con un archivo CSV que sigue el siguiente formato:

1,John Pérez,35,Nueva York,50000
2,Adelaida Smith,29,Los Ángeles,62000
3,Michael Rivera,41,Chicago,58000
4,Luz Martínez,33,Houston,49000
5,Tyler Johnson,28,Miami,52000

Paso 1: importar Pandas

Primero, debes importar la biblioteca de Pandas en tu script de Python.

import pandas as pd
python

Paso 2: cargar el archivo CSV

Ahora puedes cargar tu archivo CSV utilizando la función Pandas read_csv() en Python. Para ello, simplemente pasa a la función la ruta del archivo. En el siguiente ejemplo de código, consideramos un archivo llamado datos.csv, que se encuentra en el mismo directorio que el script:

df = pd.read_csv('daten.csv')
python

Este código almacena el archivo en un objeto DataFrame llamado df, con el que ahora se puede trabajar. Pandas interpreta automáticamente la primera fila como encabezados de columna, a menos que se indique lo contrario.

Paso 3: mostrar el archivo CSV

Para asegurarte de que el archivo se ha cargado correctamente, es recomendable visualizar las primeras filas del DataFrame. Para esto, puedes utilizar la función DataFrame.head(). De forma predeterminada, muestra las primeras cinco filas del DataFrame. Así obtienes una visión rápida de la estructura de los datos:

print(df.head())
python

El resultado es el siguiente:

0   1         John Pérez     35     Nueva York   50000
1   2     Adelaida Smith     29    Los Ángeles   62000
2   3     Michael Rivera     41        Chicago   58000
3   4       Luz Martínez     33        Houston   49000
4   5      Tyler Johnson     28          Miami   52000

Paso 4: cambiar nombres de columnas (opcional)

Si tu archivo CSV no tiene una fila de encabezado, puedes definir manualmente los nombres de las columnas:

df = pd.read_csv('daten.csv', header=None, names=['Columna1', 'Columna2', 'Columna3', 'Columna4', 'Columna5'])
python

En este ejemplo, las columnas se han nombrado manualmente como Columna1, Columna2, Columna3, Columna4 y Columna5. El código devuelve como resultado:

Columna1         Columna2         Columna3     Columna4  Columna5
0         1         John Pérez            35        Nueva York      50000
1         2    Adelaida Smith            29      Los Ángeles      62000
2         3    Michael Rivera            41            Chicago      58000
3         4      Luz Martínez            33            Houston      49000
4         5     Tyler Johnson            28              Miami      52000
Nota

El archivo CSV utilizado como ejemplo no tiene muchos datos, por lo que es relativamente pequeño. Sin embargo, si ese no es el caso y tienes un archivo CSV muy grande, deberías leer el archivo en trozos para evitar problemas de memoria. Para esto, puedes utilizar el parámetro chunksize de pandas.read_csv(), que indica cuántas filas se deben leer por iteración. Puedes iterar sobre los trozos con un bucle for en Python.

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