これを考慮して、CSVファイルをパンダにインポートするにはどうすればよいですか？

パンダを使用してCSVファイルをPythonにインポートする手順

1. ステップ1：ファイルパスをキャプチャします。まず、CSVファイルが保存されているフルパスをキャプチャします。
2. ステップ2：Pythonコードを適用します。パスに必要な変更を加えながら、次のコードをPythonに入力/コピーします。
3. ステップ3：コードを実行します。

さらに、読み取りCSVとRead_csvの違いは何ですか？ csvは実際にはread_csvよりも高速ですが、freadは両方よりもはるかに高速ですが、このような小さなデータセットでは、これらの節約は重要ではない可能性があります。サイズが100MBを超えるファイルの場合、freadおよびread_csvはreadよりも約5倍高速であると予想できます。

また、PythonでCSVファイルの列をどのように読み取りますか？

CSVファイルを読み取るには、pdを呼び出します。 read_csv（file_name、usecols = cols_list）。file_nameはCSVファイルの名前、delimiterは区切り文字、cols_listはCSVファイルから読み取る特定の列のリストです。前の手順のDataFrameとしてdfを指定し、列名としてcolを指定してdf [col]を呼び出し、読み取ります。

パンダで2つのデータフレームをマージするにはどうすればよいですか？

「how」コマンドで結合タイプを指定します。左結合または左マージは、左データフレームのすべての行を保持します。 Pandasの2つのデータフレームの左結合または左マージの結果。右側のデータフレームに対応する結合値がない左側のデータフレームの行には、NaN値が残ります。