Tag: Import data

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

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

2025-10-30

วิธีใช้ open() เพื่อทำงานกับไฟล์ใน Python: วิธีใช้งาน, วิธีเขียนโดยใช้ with และไม่ใช้ with, และ 4 modes ในการทำงานกับไฟล์ (+ bonus การลบไฟล์) พร้อมตัวอย่าง

ในบทความนี้ เราจะมาดูวิธีใช้ open() เพื่อทำงานกับไฟล์ใน Python กัน:

Intro to open(): วิธีการเขียนและการใช้งาน
4 modes: 4 วิธีการทำงานกับไฟล์
Bonus: วิธีลบไฟล์

ถ้าพร้อมแล้ว ไปเริ่มกันเลย

💻 Intro to open()

🔢 Syntax

open() เป็น base function สำหรับทำงานกับไฟล์ และต้องการ 2 arguments:

open(filename, mode)

filename = ชื่อไฟล์ (เป็น string เช่น "my_file.txt")
mode = mode ในการทำงานกับไฟล์ (เช่น "r" สำหรับอ่านไฟล์)

🗄️ Using open()

เราสามารถใช้ open() ได้ 2 วิธี ได้แก่:

วิธีที่ 1. เปิดไฟล์โดยไม่ใช้ with ซึ่งจะต้องมี .close() เพื่อปิดไฟล์เมื่อทำงานเสร็จ:

# Open file
file = open(filename, mode)

# Act on file
file.method()

# Close file
file.close()

วิธีที่ 2. เปิดไฟล์โดยใช้ with:

# Open file
with open(filename, mode) as file:
    
    # Act on file
    file.method()

วิธีที่ 2 เป็นวิธีที่นิยมใช้มากกว่า เพราะเราไม่จำเป็นต้องปิดไฟล์ด้วย .close() หลังทำงานเสร็จ

🗂️ Mode

open() มี 4 modes ในการทำงานกับไฟล์ ได้แก่:

Mode	Action	Note
`"x"`	สร้างไฟล์	แสดง error ถ้ามีไฟล์ชื่อเดียวกันอยู่แล้ว
`"r"`	อ่านไฟล์	แสดง error ถ้ามีไม่มีไฟล์ที่ต้องการ
`"a"`	เพิ่มข้อมูลในไฟล์	สร้างไฟล์ใหม่ถ้าไม่มีไฟล์ชื่อเดียวกันอยู่แล้ว
`"w"`	เขียนทับข้อมูลที่มีในไฟล์	สร้างไฟล์ใหม่ถ้าไม่มีไฟล์ชื่อเดียวกันอยู่แล้ว

ไปดูตัวอย่างการใช้ทั้ง 4 modes กัน

📄 Create

ตัวอย่างการสร้างไฟล์ด้วย "x":

# Create a file
with open("example.txt", "x") as file:
    file.write("This is the first line.")
    file.write("This is the second line.")
    file.write("This is the third line.")

ผลลัพธ์: เราจะได้ไฟล์ชื่อ example.txt ในเครื่องของเรา

📖 Read

เราสามารถอ่านไฟล์ด้วย "r" ได้ 3 วิธี:

วิธีที่ 1. ใช้ .read() เพื่ออ่านเนื้อหาทั้งหมด:

# Read the file - all
with open("example.txt", "r") as file:
    file.read()

ผลลัพธ์ใน console:

This is the first line.
This is the second line.
This is the third line.

วิธีที่ 2. ใช้ .readline() ในกรณีที่ต้องการอ่านรายบรรทัด:

# Read the file - one line at a time
with open("example.txt", "r") as file:
    file.readline()
    file.readline()

ผลลัพธ์ใน console:

This is the first line.
This is the second line.

วิธีที่ 3. ใช้ for loop เพื่ออ่านเนื้อหาทั้งหมดทีละบรรทัด:

# Read the file - line by line
with open("example.txt", "r") as file:
    
    # Loop through each line
    for line in file:
        print(line)

ผลลัพธ์ใน console:

This is the first line.
This is the second line.
This is the third line.

➕ Append

ตัวอย่างการเพิ่มข้อมูลด้วย "a":

# Add content to the file
with open("example.txt", "a") as file:
    file.write("This is the fourth line.")

เนื้อหาในไฟล์:

This is the first line.
This is the second line.
This is the third line.
This is the fourth line.

✏️ Write

ตัวอย่างการเขียนไฟล์ด้วย "w":

# Overwrite the file
with open("example.txt", "w") as file:
    file.write("This is all there is now.")

เนื้อหาในไฟล์:

This is all there is now.

🍩 Bonus: Delete

ในกรณีที่เราต้องการลบไฟล์ เราจะต้องเรียกใช้ remove() function จาก os module:

# Import os module
import os

# Delete the file
os.remove("example.txt")

ผลลัพธ์: ไฟล์จะถูกลบออกจากเครื่อง

⚡ Summary

open() เป็น base Python function สำหรับทำงานกับไฟล์
open() ต้องการ 2 arguments คือ:
- filename: ชื่อไฟล์
- mode: mode ในการทำงานกับไฟล์
วิธีใช้งาน:
- open() มักใช้คู่กับ with
- ถ้าไม่ใช้ with เราจะต้องปิดไฟล์ด้วย .close() เมื่อมช้งานเสร็จ
open() มี 4 modes ได้แก่:
- "x": สร้างไฟล์
- "r": อ่านไฟล์
- "a": เพิ่มเนื้อหา
- "w": เขียนทับข้อมูลเดิม
ลบไฟล์ด้วย os.remove()

😺 GitHub

ดูตัวอย่าง code ทั้งหมดได้ที่ GitHub

📃 References

2025-10-16

Tag: Import data

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:

💻 Intro to open()

🔢 Syntax

🗄️ Using open()

🗂️ Mode

📄 Create

📖 Read

➕ Append

✏️ Write

🍩 Bonus: Delete

⚡ Summary

😺 GitHub

📃 References

Share this: