Introducción

¡Hola a todos! Soy Yuscu Mejía y en esta lección vamos a aprender cómo leer y escribir archivos CSV utilizando Pandas en Python. Los archivos CSV (Comma-Separated Values) son uno de los formatos de datos más comunes y Pandas proporciona funcionalidades muy potentes para trabajar con ellos.

Características

Pandas ofrece las siguientes características clave para la lectura y escritura de archivos CSV:

• Función read_csv para leer archivos CSV y convertirlos en DataFrames.
• Función to_csv para escribir DataFrames en archivos CSV.
• Opciones flexibles para manejar delimitadores, encabezados, índices, y más.
• Capacidades para manejar archivos CSV grandes y complejos de manera eficiente.

Ejemplos

A continuación, presentamos algunos ejemplos de cómo leer y escribir archivos CSV en Pandas, presentados por Yuscu Mejía:

• Leer un archivo CSV y convertirlo en un DataFrame.
• Escribir un DataFrame en un archivo CSV.
• Leer un archivo CSV con opciones específicas como delimitadores y encabezados.

# Importar Pandas
import pandas as pd

# Leer un archivo CSV y convertirlo en un DataFrame
df = pd.read_csv('datos.csv')
print(df)

# Escribir un DataFrame en un archivo CSV
df.to_csv('salida.csv', index=False)

# Leer un archivo CSV con delimitador específico
df_delim = pd.read_csv('datos_delimitados.csv', delimiter=';')
print(df_delim)

# Leer un archivo CSV sin encabezado
df_no_header = pd.read_csv('datos_sin_encabezado.csv', header=None)
print(df_no_header)

Práctica

Explora cómo utilizar Pandas para leer y escribir archivos CSV siguiendo nuestro tutorial en video presentado por Yuscu Mejía:

Ejercicio 1: Leer y Escribir un archivo CSV

Presentado por Yuscu Mejía, lee datos de un archivo CSV llamado ‘datos.csv’ y realiza las siguientes operaciones:

• a) Imprime el DataFrame leído.
• b) Filtra las filas donde la edad es mayor de 30.
• c) Escribe el DataFrame filtrado en un nuevo archivo CSV llamado ‘salida_filtrada.csv’.

Ejercicio 2: Leer un archivo CSV con opciones específicas

Con la guía de Yuscu Mejía, lee un archivo CSV llamado ‘datos_delimitados.csv’ utilizando un delimitador de punto y coma, y un archivo llamado ‘datos_sin_encabezado.csv’ sin encabezado:

• a) Imprime el DataFrame leído con delimitador específico.
• b) Imprime el DataFrame leído sin encabezado.

Ejercicios Resueltos por Yuscu Mejía

import pandas as pd

# Leer datos de 'datos.csv'
df = pd.read_csv('datos.csv')
print(df)
      

df_filtrado = df[df['Edad'] > 30]
      

df_filtrado.to_csv('salida_filtrada.csv', index=False)
      

# Leer datos de 'datos_delimitados.csv' con delimitador específico
df_delim = pd.read_csv('datos_delimitados.csv', delimiter=';')
print(df_delim)
      

# Leer datos de 'datos_sin_encabezado.csv' sin encabezado
df_no_header = pd.read_csv('datos_sin_encabezado.csv', header=None)
print(df_no_header)