{ "cells": [ { "cell_type": "code", "execution_count": 1, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "import pandas as pd" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 2, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "filename = \"data/RNA434201_20180720_094210_47.csv\"" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 3, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "df1 = pd.read_csv(filename)" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 7, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "
\n", "\n", "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", "
Gross domestic product, by region and industry (Annual-Mar)Unnamed: 1Unnamed: 2Unnamed: 3Unnamed: 4Unnamed: 5Unnamed: 6Unnamed: 7Unnamed: 8Unnamed: 9...Unnamed: 459Unnamed: 460Unnamed: 461Unnamed: 462Unnamed: 463Unnamed: 464Unnamed: 465Unnamed: 466Unnamed: 467Unnamed: 468
0NaNGross Domestic Product - production measureNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN...NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
1NorthlandNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN...NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
2AgricultureForestry, Fishing, and MiningForestry, Fishing, Mining, Electricity, Gas, W...Primary ManufacturingOther ManufacturingManufacturingElectricity, Gas, Water, and Waste servicesConstructionWholesale Trade...Rental, Hiring and Real Estate ServicesOwner-Occupied Property OperationProfessional, Scientific, and Technical ServicesAdministrative and Support ServicesPublic Administration and SafetyEducation and TrainingHealth Care and Social AssistanceTotal All IndustriesGST on Production, Import Duties and Other TaxesGross Domestic Product
32017.......................................270576
4Table information:NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN...NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
5Units:NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN...NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
6$, Magnitude = MillionsNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN...NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
7NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN...NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
8Footnotes:NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN...NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
9Tasman and Nelson regions have been combined t...NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN...NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
\n", "

10 rows × 469 columns

\n", "
" ], "text/plain": [ " Gross domestic product, by region and industry (Annual-Mar) \\\n", "0 NaN \n", "1 \n", "2 \n", "3 2017 \n", "4 Table information: \n", "5 Units: \n", "6 $, Magnitude = Millions \n", "7 NaN \n", "8 Footnotes: \n", "9 Tasman and Nelson regions have been combined t... \n", "\n", " Unnamed: 1 Unnamed: 2 \\\n", "0 Gross Domestic Product - production measure NaN \n", "1 Northland NaN \n", "2 Agriculture Forestry, Fishing, and Mining \n", "3 .. .. \n", "4 NaN NaN \n", "5 NaN NaN \n", "6 NaN NaN \n", "7 NaN NaN \n", "8 NaN NaN \n", "9 NaN NaN \n", "\n", " Unnamed: 3 Unnamed: 4 \\\n", "0 NaN NaN \n", "1 NaN NaN \n", "2 Forestry, Fishing, Mining, Electricity, Gas, W... Primary Manufacturing \n", "3 .. .. \n", "4 NaN NaN \n", "5 NaN NaN \n", "6 NaN NaN \n", "7 NaN NaN \n", "8 NaN NaN \n", "9 NaN NaN \n", "\n", " Unnamed: 5 Unnamed: 6 \\\n", "0 NaN NaN \n", "1 NaN NaN \n", "2 Other Manufacturing Manufacturing \n", "3 .. .. \n", "4 NaN NaN \n", "5 NaN NaN \n", "6 NaN NaN \n", "7 NaN NaN \n", "8 NaN NaN \n", "9 NaN NaN \n", "\n", " Unnamed: 7 Unnamed: 8 Unnamed: 9 \\\n", "0 NaN NaN NaN \n", "1 NaN NaN NaN \n", "2 Electricity, Gas, Water, and Waste services Construction Wholesale Trade \n", "3 .. .. .. \n", "4 NaN NaN NaN \n", "5 NaN NaN NaN \n", "6 NaN NaN NaN \n", "7 NaN NaN NaN \n", "8 NaN NaN NaN \n", "9 NaN NaN NaN \n", "\n", " ... Unnamed: 459 \\\n", "0 ... NaN \n", "1 ... NaN \n", "2 ... Rental, Hiring and Real Estate Services \n", "3 ... .. \n", "4 ... NaN \n", "5 ... NaN \n", "6 ... NaN \n", "7 ... NaN \n", "8 ... NaN \n", "9 ... NaN \n", "\n", " Unnamed: 460 \\\n", "0 NaN \n", "1 NaN \n", "2 Owner-Occupied Property Operation \n", "3 .. \n", "4 NaN \n", "5 NaN \n", "6 NaN \n", "7 NaN \n", "8 NaN \n", "9 NaN \n", "\n", " Unnamed: 461 \\\n", "0 NaN \n", "1 NaN \n", "2 Professional, Scientific, and Technical Services \n", "3 .. \n", "4 NaN \n", "5 NaN \n", "6 NaN \n", "7 NaN \n", "8 NaN \n", "9 NaN \n", "\n", " Unnamed: 462 Unnamed: 463 \\\n", "0 NaN NaN \n", "1 NaN NaN \n", "2 Administrative and Support Services Public Administration and Safety \n", "3 .. .. \n", "4 NaN NaN \n", "5 NaN NaN \n", "6 NaN NaN \n", "7 NaN NaN \n", "8 NaN NaN \n", "9 NaN NaN \n", "\n", " Unnamed: 464 Unnamed: 465 \\\n", "0 NaN NaN \n", "1 NaN NaN \n", "2 Education and Training Health Care and Social Assistance \n", "3 .. .. \n", "4 NaN NaN \n", "5 NaN NaN \n", "6 NaN NaN \n", "7 NaN NaN \n", "8 NaN NaN \n", "9 NaN NaN \n", "\n", " Unnamed: 466 Unnamed: 467 \\\n", "0 NaN NaN \n", "1 NaN NaN \n", "2 Total All Industries GST on Production, Import Duties and Other Taxes \n", "3 .. .. \n", "4 NaN NaN \n", "5 NaN NaN \n", "6 NaN NaN \n", "7 NaN NaN \n", "8 NaN NaN \n", "9 NaN NaN \n", "\n", " Unnamed: 468 \n", "0 NaN \n", "1 NaN \n", "2 Gross Domestic Product \n", "3 270576 \n", "4 NaN \n", "5 NaN \n", "6 NaN \n", "7 NaN \n", "8 NaN \n", "9 NaN \n", "\n", "[10 rows x 469 columns]" ] }, "execution_count": 7, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "df1.head(10)" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 6, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "
\n", "\n", "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", "
Gross domestic product, by region and industry (Annual-Mar)Unnamed: 1Unnamed: 2Unnamed: 3Unnamed: 4Unnamed: 5Unnamed: 6Unnamed: 7Unnamed: 8Unnamed: 9...Unnamed: 459Unnamed: 460Unnamed: 461Unnamed: 462Unnamed: 463Unnamed: 464Unnamed: 465Unnamed: 466Unnamed: 467Unnamed: 468
33Telephone: 0508 525 525NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN...NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
34Email:info@stats.govt.nzNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN...NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
35NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN...NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
36NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN...NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
37NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN...NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaN
\n", "

5 rows × 469 columns

\n", "
" ], "text/plain": [ " Gross domestic product, by region and industry (Annual-Mar) Unnamed: 1 \\\n", "33 Telephone: 0508 525 525 NaN \n", "34 Email:info@stats.govt.nz NaN \n", "35 NaN NaN \n", "36 NaN NaN \n", "37 NaN NaN \n", "\n", " Unnamed: 2 Unnamed: 3 Unnamed: 4 Unnamed: 5 Unnamed: 6 Unnamed: 7 \\\n", "33 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", "34 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", "35 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", "36 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", "37 NaN NaN NaN NaN NaN NaN \n", "\n", " Unnamed: 8 Unnamed: 9 ... Unnamed: 459 Unnamed: 460 Unnamed: 461 \\\n", "33 NaN NaN ... NaN NaN NaN \n", "34 NaN NaN ... NaN NaN NaN \n", "35 NaN NaN ... NaN NaN NaN \n", "36 NaN NaN ... NaN NaN NaN \n", "37 NaN NaN ... NaN NaN NaN \n", "\n", " Unnamed: 462 Unnamed: 463 Unnamed: 464 Unnamed: 465 Unnamed: 466 \\\n", "33 NaN NaN NaN NaN NaN \n", "34 NaN NaN NaN NaN NaN \n", "35 NaN NaN NaN NaN NaN \n", "36 NaN NaN NaN NaN NaN \n", "37 NaN NaN NaN NaN NaN \n", "\n", " Unnamed: 467 Unnamed: 468 \n", "33 NaN NaN \n", "34 NaN NaN \n", "35 NaN NaN \n", "36 NaN NaN \n", "37 NaN NaN \n", "\n", "[5 rows x 469 columns]" ] }, "execution_count": 6, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "df1.tail()" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [] } ], "metadata": { "kernelspec": { "display_name": "Python 3", "language": "python", "name": "python3" }, "language_info": { "codemirror_mode": { "name": "ipython", "version": 3 }, "file_extension": ".py", "mimetype": "text/x-python", "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3", "version": "3.7.3" } }, "nbformat": 4, "nbformat_minor": 2 }