Загрузка CSV в pandas: dtype, parse_dates и DataFrame — задачи

Практика загрузки CSV в pandas: выбор столбцов, типы данных, даты и создание DataFrame.

Состав подборки: 4 задачи на код, 1 вопрос с выбором ответа. Условия и формат проверки указаны на странице каждой задачи.

Разберите маленький пример

Код клиента "0012" — идентификатор, даже если состоит из цифр. Если прочитать его как число, ведущие нули потеряются. Для такого поля задайте строковый тип; сумму покупки преобразуйте в число отдельно. Тип выбирают по смыслу столбца.

На что обратить внимание

• Столбцы, указанные в parse_dates, должны присутствовать среди выбранных usecols.
• Сразу проверяйте имена колонок, dtypes, число строк и несколько исходных значений.
• Индекс Series и порядковый номер строки — не одно и то же.

Порядок практики

1. pandas Series из словаря: index, shape и dtype — код.
2. pandas DataFrame из списка словарей: пример и задача — код.
3. Загрузка CSV с явными типами и датами через read_csv — задача по NumPy и pandas — выбор ответа.
4. Загрузка CSV в pandas: dtype, usecols и разбор дат — код.
5. pandas read_csv: конфликт usecols и parse_dates — код.

Куда двигаться дальше

Полный вводный маршрут обработки таблиц — в бесплатном тренажёре NumPy и pandas.

После загрузки — пропуски и дубли.