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Como usar o método read_csv() do Pandas da linguagem Python para carregar um dataset e retorná-lo como um DataFrame

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Quando estamos desenvolvendo soluções em Data Science ou Machine Learning, é comum precisarmos carregar dados contidos em arquivos .csv (nos quais os registros são separados por vírgulas ou ponto-e-vírgula). Para isso podemos usar o método read_csv() da biblioteca Pandas do Python.

Veja um exemplo no qual usamos o método read_csv() para carregar um dataset e depois exibir o DataFrame resultante. Para isso usaremos uma amostra de dados de empréstimos aprovados ou recusados. O arquivo .csv pode ser baixado aqui.

Eis o código:

Este trecho de código ou resolução de exercício faz parte do Super Pack 12.000 Dicas e Truques de Programação e 1.500 Exercícios Resolvidos em Java, Python, VisuAlg, Portugol, Delphi, C#, C, C++, VB.NET, Golang, Pascal, Ruby, PHP, e várias outras linguagens.

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Quando executarmos este código nós teremos um resultado parecido com:

    id nome       idade sexo renda valor parc pont ap
0    1 MIGUEL728   24    M   1800  12500  30   34   S
1    2 RAUL46      61    M   2300  10000  24   59   S
2    3 JONAS264    28    M    800  12500  36   59   N
3    4 LETICIA135  71    F   1800  10000  36   13   N
4    5 CARLOS931   60    F   4000   2000   6   10   N
.. ...   ...    ...  ...    ...    ...   ...   ... ..
9   96 ANGELA391   91    F   4000  12500  12   33   N
96  97 PEDRO764    50    M  10200   2500  12    1   N
97  98 ADRIANA175  41    F   4000   2000  36   77   S
98  99 ROSA666     42    F   1800  20000  24   74   N
99 100 SARA653     36    F    970  11000  12   42   N

[100 rows x 9 columns]

Note que aqui nós temos uma amostra de 100 registros e cada registro possui 9 colunas. Se você quiser ver todos os 100 registros, troque a linha:

print(dados)

por

print(dados.to_string())

Para finalizar, note que forneci ";" como delimitador para o método read_csv().

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