पायथन प्रोग्राम चलाते समय, हमें डेटा विश्लेषण के लिए डेटासेट का उपयोग करने की आवश्यकता होती है। पायथन में विभिन्न मॉड्यूल हैं जो बाहरी डेटा को विभिन्न फ़ाइल प्रारूपों में पायथन प्रोग्राम में आयात करने में हमारी सहायता करते हैं। इस उदाहरण में हम देखेंगे कि विभिन्न प्रारूपों के डेटा को पायथन प्रोग्राम में कैसे आयात किया जाए।
CSV फ़ाइल आयात करना
csv मॉड्यूल हमें फ़ाइल में प्रत्येक पंक्ति को कॉमा को डिलीमीटर के रूप में उपयोग करके पढ़ने में सक्षम बनाता है। हम पहले फ़ाइल को रीड-ओनली मोड में खोलते हैं और फिर डिलीमीटर असाइन करते हैं। अंत में CSV फ़ाइल से प्रत्येक पंक्ति पढ़ने के लिए एक फॉर लूप का उपयोग करते हैं।
उदाहरण
import csv with open("E:\\customers.csv", 'r') as custfile: rows = csv.reader(custfile, delimiter=',') for r in rows: print(r)आउटपुट
उपरोक्त कोड चलाने पर निम्नलिखित परिणाम मिलता है -
['customerID', 'gender', 'Contract', 'PaperlessBilling', 'Churn'] ['7590-VHVEG', 'Female', 'Month-to-month', 'Yes', 'No'] ['5575-GNVDE', 'Male', 'One year', 'No', 'No'] ['3668-QPYBK', 'Male', 'Month-to-month', 'Yes', 'Yes'] ['7795-CFOCW', 'Male', 'One year', 'No', 'No'] …… ……
pandas के साथ
pandas लाइब्रेरी वास्तव में CSV फ़ाइल सहित अधिकांश फ़ाइल प्रकारों को संभाल सकती है। इस प्रोग्राम में देखते हैं कि pandas लाइब्रेरी read_excel मॉड्यूल का उपयोग करके एक्सेल फ़ाइल को कैसे संभालती है। नीचे दिए गए उदाहरण में हम ऊपर की फ़ाइल का एक्सेल संस्करण पढ़ते हैं और वही परिणाम प्राप्त करते हैं जब हम फ़ाइल पढ़ते हैं।
उदाहरण
import pandas as pd df = pd.ExcelFile("E:\\customers.xlsx") data = df.parse("customers") print(data.head(10))आउटपुट
उपरोक्त कोड चलाने पर निम्नलिखित परिणाम मिलता है -
customerID gender Contract PaperlessBilling Churn 0 7590-VHVEG Female Month-to-month Yes No 1 5575-GNVDE Male One year No No 2 3668-QPYBK Male Month-to-month Yes Yes 3 7795-CFOCW Male One year No No 4 9237-HQITU Female Month-to-month Yes Yes 5 9305-CDSKC Female Month-to-month Yes Yes 6 1452-KIOVK Male Month-to-month Yes No 7 6713-OKOMC Female Month-to-month No No 8 7892-POOKP Female Month-to-month Yes Yes 9 6388-TABGU Male One year No No
pyodbc के साथ
हम pyodbc नामक मॉड्यूल का उपयोग करके डेटाबेस सर्वर से भी जुड़ सकते हैं। यह SQL क्वेरी का उपयोग करके संबंधपरक स्रोतों से डेटा आयात करने में हमारी सहायता करेगा। बेशक हमें क्वेरी पास करने से पहले DB के कनेक्शन विवरण भी परिभाषित करने होंगे।
उदाहरण
import pyodbc sql_conn = pyodbc.connect("Driver={SQL Server};Server=serverName;UID=UserName;PWD=Password;Database=sqldb;") data_sql = pd.read_sql_query('SQL QUERY', sql_conn) data_sql.head() आउटपुट
SQL क्वेरी के आधार पर परिणाम प्रदर्शित होगा।
