{"id":4081,"date":"2023-07-13T18:02:21","date_gmt":"2023-07-13T18:02:21","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/pandasa-legge-csv-senza-intestazione\/"},"modified":"2023-07-13T18:02:21","modified_gmt":"2023-07-13T18:02:21","slug":"pandasa-legge-csv-senza-intestazione","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/pandasa-legge-csv-senza-intestazione\/","title":{"rendered":"Come leggere csv senza intestazioni in panda (con esempio)"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

\u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base per leggere un file CSV senza intestazioni in un DataFrame panda:<\/span><\/p>\n

 df = pd. read_csv<\/span> (' my_data.csv<\/span> ', header= None<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n
 L’argomento header=None<\/strong> dice ai panda che la prima riga non deve essere utilizzata come riga di intestazione.<\/span><\/p>\n
 L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.<\/span><\/p>\n
 Esempio: leggere un file CSV senza intestazioni in Panda<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Supponiamo di avere il seguente file CSV chiamato Players_data.csv<\/strong> :<\/span> <\/p>\n
\"i<\/p>\n
 Dal file possiamo vedere che la prima riga non contiene nomi di colonne.<\/span><\/p>\n
 Se importiamo il file CSV utilizzando la funzione read_csv()<\/strong> , i panda proveranno a utilizzare la prima riga come riga di intestazione:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#import CSV file\n<\/span>df = pd. read_csv<\/span> (' players_data.csv<\/span> ')\n\n#view resulting DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n   At 22 10\n0 B 14 9\n1 C 29 6\n2 D 30 2\n3 E 22 9\n4 F 31 10\n<\/strong><\/span><\/b><\/pre>\n
 Tuttavia, possiamo specificare header=None<\/strong> in modo che i panda sappiano di non utilizzare la prima riga come riga di intestazione:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#import CSV file without header\n<\/span>df = pd. read_csv<\/span> (' players_data.csv<\/span> ', header =<\/span> None<\/span> )\n\n#view resulting DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n   0 1 2\n0 to 22 10\n1 B 14 9\n2 C 29 6\n3 D 30 2\n4 E 22 9\n5 F 31 10\n<\/strong><\/span><\/b><\/pre>\n
 Tieni presente che la prima riga del file CSV non viene pi\u00f9 utilizzata come riga di intestazione.<\/span><\/span><\/p>\n
 Tieni inoltre presente che panda utilizza un intervallo di valori numerici (0, 1, 2) come nomi di colonna per impostazione predefinita.<\/span><\/p>\n
 Per specificare i nomi delle colonne personalizzate durante l’importazione del file CSV, \u00e8 possibile utilizzare l’argomento dei nomi<\/strong> come segue:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#specify column names<\/span>\ncols = [' team<\/span> ', ' points<\/span> ', ' rebounds<\/span> ']\n\n#import CSV file without header and specify column names\n<\/span>df = pd. read_csv<\/span> (' players_data.csv<\/span> ', header =<\/span> None<\/span> , names=cols)\n\n#view resulting DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n  team points rebounds\n0 to 22 10\n1 B 14 9\n2 C 29 6\n3 D 30 2\n4 E 22 9\n5 F 31 10\n<\/strong><\/span><\/b><\/pre>\n
 Il DataFrame ora ha i nomi delle colonne che abbiamo specificato utilizzando l’argomento dei nomi<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Nota<\/strong> : puoi trovare la documentazione completa della funzione panda read_csv()<\/strong> qui<\/a> .<\/span><\/p>\n
 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
 I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attivit\u00e0 comuni in Python:<\/span><\/p>\n
 Panda: come saltare le righe durante la lettura di un file CSV<\/a>
 Panda: come aggiungere dati a un file CSV esistente<\/a>
 Panda: come usare read_csv con argomento usecols<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
\u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base per leggere un file CSV senza intestazioni in un DataFrame panda: df = pd. read_csv (‘ my_data.csv ‘, header= None ) L’argomento header=None dice ai panda che la prima riga non deve essere utilizzata come riga di intestazione. L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica. 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