วิธีใช้ 9 arguments ใน read_csv() จาก pandas library เพื่อโหลดข้อมูลใน Python — ตัวอย่างการโหลดข้อมูลการแข่งขันฟุตบอล

Written by

pandas เป็น Python library สำหรับทำงานกับข้อมูลในรูปแบบตาราง (tabular data) และมี functions หลากหลายสำหรับโหลดข้อมูลเข้ามาใน Python

โดยหนึ่งใน functions ที่นิยมใช้กันมากที่สุด ได้แก่ read_csv() ซึ่งใช้โหลดข้อมูล CSV (Comma-Separated Values) และมี arguments หลัก 9 อย่าง ได้แก่:

filepath_or_buffer: file path, ชื่อไฟล์, หรือ URL ของไฟล์ที่ต้องการโหลด
sep: กำหนด delimiter
header: กำหนด row ที่เป็นหัวตาราง
skiprows: กำหนด rows ที่ไม่ต้องการโหลด
nrows: เลือกจำนวน rows ที่ต้องการโหลด
usecols: กำหนด columns ที่ต้องการโหลด
index_col: กำหนด column ที่จะเป็น index
names: กำหนดชื่อของ columns
dtype: กำหนดประเภทข้อมูล (data types) ของ columns

ในบทความนี้ เราจะมาดูวิธีใช้ทั้ง 9 arguments ของ read_csv() เพื่อโหลดตัวอย่างข้อมูลการแข่งขันฟุตบอลในอังกฤษกัน

ถ้าพร้อมแล้ว ไปเริ่มกันเลย

🏁 Getting Started

ก่อนเริ่มใช้งาน read_csv() เราต้องติดตั้งและโหลด pandas ก่อน:

# Install pandas
!pip install pandas

# Import pandas
import pandas as pd

Note: ในกรณีที่เราเคยติดตั้ง pandas แล้วให้ใช้คำสั่ง import อย่างเดียว

🗃️ Argument #1. filepath_or_buffer

filepath_or_buffer เป็น argument หลักที่เราจะต้องกำหนดทุกครั้งที่เรียกใช้ read_csv()

ยกตัวอย่างเช่น เรามีข้อมูลการแข่งขันฟุตบอล (matches_clean.csv):

MatchID,HomeTeam,AwayTeam,HomeGoals,AwayGoals,MatchDate
M001,Manchester United,Chelsea,2,1,2024-08-14
M002,Liverpool,Arsenal,1,1,2024-08-20
M003,Tottenham,Everton,3,0,2024-09-02
M004,Man City,Aston Villa,4,2,2024-09-15
M005,Newcastle,West Ham,0,0,2024-09-22
M006,Brighton,Leeds,2,3,2024-09-29

เราสามารถใช้ read_csv() ได้แบบนี้:

# Load the dataset
df1 = pd.read_csv("matches_clean.csv")

# View the result
print(df1)

ผลลัพธ์:

  MatchID           HomeTeam     AwayTeam  HomeGoals  AwayGoals   MatchDate
0    M001  Manchester United      Chelsea          2          1  2024-08-14
1    M002          Liverpool      Arsenal          1          1  2024-08-20
2    M003          Tottenham      Everton          3          0  2024-09-02
3    M004           Man City  Aston Villa          4          2  2024-09-15
4    M005          Newcastle     West Ham          0          0  2024-09-22
5    M006           Brighton        Leeds          2          3  2024-09-29

🤺 Argument #2. sep

sep ใช้กำหนด delimiter หรือเครื่องหมายในการแบ่ง columns โดย default ของ sep คือ "," ทำให้ปกติ เราไม่ต้องกำหนด sep เมื่อไฟล์เป็น CSV

เราจะใช้ sep เมื่อข้อมูลมี delimiter อื่น เช่น ";" (matches_semicolon.txt):

MatchID;HomeTeam;AwayTeam;HomeGoals;AwayGoals;MatchDate
M001;Manchester United;Chelsea;2;1;2024-08-14
M002;Liverpool;Arsenal;1;1;2024-08-20
M003;Tottenham;Everton;3;0;2024-09-02
M004;Man City;Aston Villa;4;2;2024-09-15
M005;Newcastle;West Ham;0;0;2024-09-22
M006;Brighton;Leeds;2;3;2024-09-29

เราสามารถใช้ sep ได้แบบนี้:

# Load the dataset with ";" as delim
df2 = pd.read_csv("matches_semicolon.csv", sep=";")

# View the result
print(df2)

ผลลัพธ์:

  MatchID           HomeTeam     AwayTeam  HomeGoals  AwayGoals   MatchDate
0    M001  Manchester United      Chelsea          2          1  2024-08-14
1    M002          Liverpool      Arsenal          1          1  2024-08-20
2    M003          Tottenham      Everton          3          0  2024-09-02
3    M004           Man City  Aston Villa          4          2  2024-09-15
4    M005          Newcastle     West Ham          0          0  2024-09-22
5    M006           Brighton        Leeds          2          3  2024-09-29

😶‍🌫️ Argument #3. header

header ใช้กำหนด row ที่จะเป็นหัวตาราง

เราจะใช้ header เมื่อ rows แรกของข้อมูลมีข้อมูลอื่น เช่น metadata (matches_with_metadata.txt):

# UK Football Matches Data
# Created for practice with pd.read_csv()
MatchID,HomeTeam,AwayTeam,HomeGoals,AwayGoals,MatchDate
M001,Manchester United,Chelsea,2,1,2024-08-14
M002,Liverpool,Arsenal,1,1,2024-08-20
M003,Tottenham,Everton,3,0,2024-09-02
M004,Man City,Aston Villa,4,2,2024-09-15
M005,Newcastle,West Ham,0,0,2024-09-22
M006,Brighton,Leeds,2,3,2024-09-29

เราสามารถใช้ header ได้แบบนี้:

# Load the dataset where the header is the 3rd row
df3 = pd.read_csv("matches_with_metadata.txt", header=2)

# View the result
print(df3)

ผลลัพธ์:

  MatchID           HomeTeam     AwayTeam  HomeGoals  AwayGoals   MatchDate
0    M001  Manchester United      Chelsea          2          1  2024-08-14
1    M002          Liverpool      Arsenal          1          1  2024-08-20
2    M003          Tottenham      Everton          3          0  2024-09-02
3    M004           Man City  Aston Villa          4          2  2024-09-15
4    M005          Newcastle     West Ham          0          0  2024-09-22
5    M006           Brighton        Leeds          2          3  2024-09-29

จะสังเกตว่า metadata จะไม่ถูกโหลดเข้ามาด้วย

Note: เราสามารถกำหนด header=None ในกรณีที่ข้อมูลไม่มีหัวตาราง เช่น matches_no_header.csv:

M001,Manchester United,Chelsea,2,1,2024-08-14
M002,Liverpool,Arsenal,1,1,2024-08-20
M003,Tottenham,Everton,3,0,2024-09-02
M004,Man City,Aston Villa,4,2,2024-09-15
M005,Newcastle,West Ham,0,0,2024-09-22
M006,Brighton,Leeds,2,3,2024-09-29

🛑 Argument #4. skiprows

skiprows ใช้เลือก rows ที่เราไม่ต้องการโหลดเข้ามาใน Python ซึ่งเราสามารถกำหนดได้ 2 แบบ:

กำหนดเป็น int (เช่น 2) ในกรณีที่ต้องการข้าม row เดียว
กำหนดเป็น list (เช่น [0, 1, 2]) ในกรณีที่ต้องการข้ามมากกว่า 1 rows

ยกตัวอย่างเช่น เราต้องการข้าม 2 บรรทัดแรกซึ่งเป็น metadata:

# UK Football Matches Data
# Created for practice with pd.read_csv()
MatchID,HomeTeam,AwayTeam,HomeGoals,AwayGoals,MatchDate
M001,Manchester United,Chelsea,2,1,2024-08-14
M002,Liverpool,Arsenal,1,1,2024-08-20
M003,Tottenham,Everton,3,0,2024-09-02
M004,Man City,Aston Villa,4,2,2024-09-15
M005,Newcastle,West Ham,0,0,2024-09-22
M006,Brighton,Leeds,2,3,2024-09-29

เราสามารถใช้ skiprows ได้แบบนี้:

# Load the dataset, skipping the metadata
df4 = pd.read_csv("matches_with_metadata.txt", skiprows=[0, 1])

# View the result
print(df4)

ผลลัพธ์:

  MatchID           HomeTeam     AwayTeam  HomeGoals  AwayGoals   MatchDate
0    M001  Manchester United      Chelsea          2          1  2024-08-14
1    M002          Liverpool      Arsenal          1          1  2024-08-20
2    M003          Tottenham      Everton          3          0  2024-09-02
3    M004           Man City  Aston Villa          4          2  2024-09-15
4    M005          Newcastle     West Ham          0          0  2024-09-22
5    M006           Brighton        Leeds          2          3  2024-09-29

📋 Argument #5. nrows

nrows ใช้เลือก rows ที่เราต้องการโหลดเข้ามาใน Python

เช่น แทนที่จะโหลดข้อมูลทั้งหมด:

MatchID,HomeTeam,AwayTeam,HomeGoals,AwayGoals,MatchDate
M001,Manchester United,Chelsea,2,1,2024-08-14
M002,Liverpool,Arsenal,1,1,2024-08-20
M003,Tottenham,Everton,3,0,2024-09-02
M004,Man City,Aston Villa,4,2,2024-09-15
M005,Newcastle,West Ham,0,0,2024-09-22
M006,Brighton,Leeds,2,3,2024-09-29

เราจะโหลดข้อมูล 3 rows แรกด้วย nrows แบบนี้:

# Load the first 3 rows
df5 = pd.read_csv("matches_clean.csv", nrows=3)

# View the result
print(df5)

ผลลัพธ์:

  MatchID           HomeTeam AwayTeam  HomeGoals  AwayGoals   MatchDate
0    M001  Manchester United  Chelsea          2          1  2024-08-14
1    M002          Liverpool  Arsenal          1          1  2024-08-20
2    M003          Tottenham  Everton          3          0  2024-09-02

☑️ Argument #6. usecols

usecols ใช้กำหนด columns ที่เราต้องการโหลดเข้ามาใน Python

ยกตัวอย่างเช่น เลือกเฉพาะ HomeTeam และ HomeGoals จาก:

MatchID,HomeTeam,AwayTeam,HomeGoals,AwayGoals,MatchDate
M001,Manchester United,Chelsea,2,1,2024-08-14
M002,Liverpool,Arsenal,1,1,2024-08-20
M003,Tottenham,Everton,3,0,2024-09-02
M004,Man City,Aston Villa,4,2,2024-09-15
M005,Newcastle,West Ham,0,0,2024-09-22
M006,Brighton,Leeds,2,3,2024-09-29

เราสามารถใช้ usecols ได้แบบนี้:

# Load only HomeTeam and HomeGoals
df6 = pd.read_csv("matches_clean.csv", usecols=["HomeTeam", "HomeGoals"])

# View the result
print(df6)

ผลลัพธ์:

            HomeTeam  HomeGoals
0  Manchester United          2
1          Liverpool          1
2          Tottenham          3
3           Man City          4
4          Newcastle          0
5           Brighton          2

🔢 Argument #7. index_col

index_col ใช้กำหนด column ที่เป็น index ของข้อมูล เช่น MatchID:

MatchID,HomeTeam,AwayTeam,HomeGoals,AwayGoals,MatchDate
M001,Manchester United,Chelsea,2,1,2024-08-14
M002,Liverpool,Arsenal,1,1,2024-08-20
M003,Tottenham,Everton,3,0,2024-09-02
M004,Man City,Aston Villa,4,2,2024-09-15
M005,Newcastle,West Ham,0,0,2024-09-22
M006,Brighton,Leeds,2,3,2024-09-29

เราจะใช้ index_col แบบนี้:

# Load the dataset with MatchID as index col
df7 = pd.read_csv("matches_clean.csv", index_col="MatchID")

# View the result
print(df7)

ผลลัพธ์:

                  HomeTeam     AwayTeam  HomeGoals  AwayGoals   MatchDate
MatchID
M001     Manchester United      Chelsea          2          1  2024-08-14
M002             Liverpool      Arsenal          1          1  2024-08-20
M003             Tottenham      Everton          3          0  2024-09-02
M004              Man City  Aston Villa          4          2  2024-09-15
M005             Newcastle     West Ham          0          0  2024-09-22
M006              Brighton        Leeds          2          3  2024-09-29

🔠 Argument #8. names

names ใช้กำหนดชื่อ columns ซึ่งเราจะใช้เมื่อ:

ข้อมูลไม่มีหัวตาราง
ต้องการเปลี่ยนชื่อ columns

ยกตัวอย่างเช่น ใส่ชื่อ columns ให้กับ matches_no_header.csv:

M001,Manchester United,Chelsea,2,1,2024-08-14
M002,Liverpool,Arsenal,1,1,2024-08-20
M003,Tottenham,Everton,3,0,2024-09-02
M004,Man City,Aston Villa,4,2,2024-09-15
M005,Newcastle,West Ham,0,0,2024-09-22
M006,Brighton,Leeds,2,3,2024-09-29

เราสามารถใช้ names ได้แบบนี้:

# Set col names
col_names = [
    "id",
    "home",
    "away",
    "home_goals",
    "away_goals",
    "date"
]

# Load the dataset with custom col names
df8 = pd.read_csv("matches_no_header.csv", names=col_names)

# View the result
print(df8)

ผลลัพธ์:

     id               home         away  home_goals  away_goals        date
0  M001  Manchester United      Chelsea           2           1  2024-08-14
1  M002          Liverpool      Arsenal           1           1  2024-08-20
2  M003          Tottenham      Everton           3           0  2024-09-02
3  M004           Man City  Aston Villa           4           2  2024-09-15
4  M005          Newcastle     West Ham           0           0  2024-09-22
5  M006           Brighton        Leeds           2           3  2024-09-29

⏹️ Argument #9. dtype

dtype ใช้กำหนดประเภทข้อมูลของ columns

ยกตัวอย่างเช่น กำหนด ประเภทข้อมูลของ MatchID, HomeGoals, และ AwayGoals จาก matches_clean.csv:

MatchID,HomeTeam,AwayTeam,HomeGoals,AwayGoals,MatchDate
M001,Manchester United,Chelsea,2,1,2024-08-14
M002,Liverpool,Arsenal,1,1,2024-08-20
M003,Tottenham,Everton,3,0,2024-09-02
M004,Man City,Aston Villa,4,2,2024-09-15
M005,Newcastle,West Ham,0,0,2024-09-22
M006,Brighton,Leeds,2,3,2024-09-29

เราสามารถใช้ dtype ได้แบบนี้:

# Set col data types
col_dtypes = {
    "MatchID": str,
    "HomeGoals": "int32",
    "AwayGoals": "int32"
}

# Load the dataset, specifying data types for MatchID, HomeGoals, and AwayGoals
df9 = pd.read_csv("matches_clean.csv", dtype=col_dtypes)

# View the result
df9.info()

ผลลัพธ์:

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 6 entries, 0 to 5
Data columns (total 6 columns):
 #   Column     Non-Null Count  Dtype
---  ------     --------------  -----
 0   MatchID    6 non-null      object
 1   HomeTeam   6 non-null      object
 2   AwayTeam   6 non-null      object
 3   HomeGoals  6 non-null      int32
 4   AwayGoals  6 non-null      int32
 5   MatchDate  6 non-null      object
dtypes: int32(2), object(4)
memory usage: 372.0+ bytes

⚡ Summary

ในบทความนี้ เราได้ไปดูวิธีการใช้ 9 arguments ของ read_csv() จาก pandas เพื่อโหลดข้อมูลใน Python กัน:

filepath_or_buffer: ไฟล์ที่ต้องการโหลด
sep: delimiter ในไฟล์
header: row ที่เป็นหัวตาราง
skiprows: rows ที่ไม่ต้องการโหลด
nrows: จำนวน rows ที่ต้องการโหลด
usecols: columns ที่ต้องการโหลด
index_col: column ที่จะเป็น index
names: ชื่อของ columns
dtype: ประเภทข้อมูล (data types) ของ columns

😺 GitHub

ดูตัวอย่าง code และ datasets ทั้งหมดได้ที่ GitHub

📃 References

Comments

One response to “วิธีใช้ 9 arguments ใน read_csv() จาก pandas library เพื่อโหลดข้อมูลใน Python — ตัวอย่างการโหลดข้อมูลการแข่งขันฟุตบอล”

2025-12-23

Python for AI: รวบรวม 8 บทความการทำงานกับ AI ด้วย Python – Shi no Shigoto

[…] pd.read_csv(): สอนการทำงานกับ CSV ด้วย pandas package […]

LikeLike

Reply

วิธีใช้ 9 arguments ใน read_csv() จาก pandas library เพื่อโหลดข้อมูลใน Python — ตัวอย่างการโหลดข้อมูลการแข่งขันฟุตบอล

🏁 Getting Started

🗃️ Argument #1. filepath_or_buffer

🤺 Argument #2. sep

😶‍🌫️ Argument #3. header

🛑 Argument #4. skiprows

📋 Argument #5. nrows

☑️ Argument #6. usecols

🔢 Argument #7. index_col

🔠 Argument #8. names

⏹️ Argument #9. dtype

⚡ Summary

😺 GitHub

📃 References

Comments

One response to “วิธีใช้ 9 arguments ใน read_csv() จาก pandas library เพื่อโหลดข้อมูลใน Python — ตัวอย่างการโหลดข้อมูลการแข่งขันฟุตบอล”

Leave a reply to Python for AI: รวบรวม 8 บทความการทำงานกับ AI ด้วย Python – Shi no Shigoto Cancel reply

More posts

Python for AI: รวบรวม 8 บทความการทำงานกับ AI ด้วย Python

สรุป 2 ประเด็นจาก StoryBrand Webinar ของ Donald Miller “How to Sell Anything With StoryBrand Soundbites” — ทำไมลูกค้าถึงไม่ซื้อ และทำยังไงให้ลูกค้าซื้อ

สรุป 5 Work Mental Models ที่ผมได้เรียนรู้จากการทำงานในปี 2021–2025: Modular Thinking, Input-Process-Output, Triple Constraints, Pareto Principle, และ Usage

สรุป 3 ประเด็นหลัก จาก 2 sessions ในงาน WebPresso (รอบเดือนธันวาคม 2025): How to Survive, Future Trends, และ What We Need for a Successful Business

Shi no Shigoto

วิธีใช้ 9 arguments ใน read_csv() จาก pandas library เพื่อโหลดข้อมูลใน Python — ตัวอย่างการโหลดข้อมูลการแข่งขันฟุตบอล

🏁 Getting Started

🗃️ Argument #1. filepath_or_buffer

🤺 Argument #2. sep

😶‍🌫️ Argument #3. header

🛑 Argument #4. skiprows

📋 Argument #5. nrows

☑️ Argument #6. usecols

🔢 Argument #7. index_col

🔠 Argument #8. names

⏹️ Argument #9. dtype

⚡ Summary

😺 GitHub

📃 References

Share this:

Comments

One response to “วิธีใช้ 9 arguments ใน read_csv() จาก pandas library เพื่อโหลดข้อมูลใน Python — ตัวอย่างการโหลดข้อมูลการแข่งขันฟุตบอล”

Leave a reply to Python for AI: รวบรวม 8 บทความการทำงานกับ AI ด้วย Python – Shi no Shigoto Cancel reply

More posts

Python for AI: รวบรวม 8 บทความการทำงานกับ AI ด้วย Python

สรุป 2 ประเด็นจาก StoryBrand Webinar ของ Donald Miller “How to Sell Anything With StoryBrand Soundbites” — ทำไมลูกค้าถึงไม่ซื้อ และทำยังไงให้ลูกค้าซื้อ

สรุป 5 Work Mental Models ที่ผมได้เรียนรู้จากการทำงานในปี 2021–2025: Modular Thinking, Input-Process-Output, Triple Constraints, Pareto Principle, และ Usage

สรุป 3 ประเด็นหลัก จาก 2 sessions ในงาน WebPresso (รอบเดือนธันวาคม 2025): How to Survive, Future Trends, และ What We Need for a Successful Business

Shi no Shigoto