simple et général. De nombreux services en ligne permettent à leurs utilisateurs d'exporter des données tabulaires du site Web vers un fichier CSV. Les fichiers CSV s'ouvriront dans Excel et presque toutes les bases de données disposent d'un outil permettant l'importation à partir de ...
Avantages de travailler avec un fichier JSON : Parmi les principaux avantages de JSON, on peut citer le fait qu'il est.. : Léger et facile à lire.Les fichiers JSON sont faciles à lire et à comprendre, même pour les utilisateurs non techniques. Ils sont également légers, ce qui ...
En Python, les classes sont définies à l'aide dumot-cléclass, et le constructeur est défini à l'aide de__init__. Les objets sont créés en écrivant le nom de la classe entre crochets (obj = Car()). Java, en revanche, exige que les classes soient définies dans des fichier...
Importez à partir du fichier tpcxbb_1gb.bak que vous avez téléchargé Nommez la base de données cible « tpcxbb_1gb ». Vous pouvez vérifier que le jeu de données existe après la restauration de la base de données en interrogeant la table dbo.customer : SQL Copie USE tpcxbb...
Manipulation de fichiers avec Python, lecture de fichiers, écriture, création ou suppression de fichiers. Modules Python – Tutoriel NumPy, SciPy et Pandas Python Matplotlib – Pyplot, marqueurs, traçage, lignes, étiquettes, sous-points, grille, histogrammes, diagrammes de dispersion, camembert...
Puisque la méthodeDataframe.to_json()prend unDataFrameen entrée, nous utiliserons la méthodepandas.readcsv()pour lire d’abord le fichier CSV commeDataFrame. L’exemple de code ci-dessous montre comment convertir un fichier CSV en fichier JSON en Python en utilisant la méthodeDataframe.to_js...
Utilisez la méthode Pandas DataFramesto_csv()pour convertir des données JSON en CSV en Python Dans cette méthode, nous allons d’abord convertir le JSON en un Pandas DataFrame et de là le convertir en un fichier CSV en utilisant la méthodeto_csv(). Nous pouvons lire la chaîne JSON...
Importez à partir du fichier tpcxbb_1gb.bak que vous avez téléchargé Nommez la base de données cible « tpcxbb_1gb ». Vous pouvez vérifier que le jeu de données existe après la restauration de la base de données en interrogeant la table dbo.customer : SQL Copier USE tpcxbb...
import pandas as pd # Creating a simple DataFrame data = pd.DataFrame({"Name": ["Alice", "Bob"], "Age": [25, 30]}) # Filtering rows based on a condition adults = data[data["Age"] > 18] # Adding a new column data["IsAdult"] = data["Age"] > 18 # show data data Powered...
Imaginez que vous disposiez d'un fichier CSV de 10 Go contenant des données de vente et que vous deviez filtrer les enregistrements pour une région spécifique. Voici comment vous pouvez utiliser un pipeline de générateur pour y parvenir : import csv def read_large_csv(file_path): ...