Comment lire un fichier TSV avec Pandas (y compris des exemples)

Pour lire un fichier TSV avec des pandas en Python, vous pouvez utiliser la syntaxe de base suivante :

df = pd.read_csv("data.txt", sep="\t")

Ce tutoriel fournit plusieurs exemples d’utilisation pratique de cette fonction.

Lire un fichier TSV avec un en-tête

Supposons que nous ayons le fichier TSV suivant appelé data.txt avec un en-tête :

Pour lire ce fichier dans un DataFrame pandas, nous pouvons utiliser la syntaxe suivante :

import pandas as pd

#read TSV file into pandas DataFrame
df = pd.read_csv("data.txt", sep="\t")

#view DataFrame
print(df)

	column1	column2
0	1	4
1	3	4
2	2	5
3	7	9
4	9	1
5	6	3
6	5	7
7	8	8
8	3	1
9	4	9

Nous pouvons imprimer la classe du DataFrame et trouver le nombre de lignes et de colonnes en utilisant la syntaxe suivante :

#display class of DataFrame
print(type(df))

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

#display number of rows and columns in DataFrame
df.shape

(10, 2)

Nous pouvons voir que df est un DataFrame pandas avec 10 lignes et 2 colonnes.

Lire un fichier TSV sans en-tête

Supposons que nous ayons le fichier TSV suivant appelé data.txt sans en-tête :

Pour lire ce fichier dans un DataFrame pandas, nous pouvons utiliser la syntaxe suivante :

#read TSV file into pandas DataFrame
df = pd.read_csv("data.txt", sep="\t", header=None)

#view DataFrame
print(df)

        0	1
0	1	4
1	3	4
2	2	5
3	7	9
4	9	1
5	6	3
6	5	7
7	8	8
8	3	1
9	4	9

Comme le fichier texte n’avait pas d’en-tête, les pandas ont simplement nommé les colonnes 0 et 1 .

Lire le fichier TSV sans en-tête et spécifier les noms de colonnes

Si nous le souhaitons, nous pouvons attribuer des noms de colonnes lors de l’importation du fichier texte en utilisant l’argument noms :

#read TSV file into pandas DataFrame and specify column names
df = pd.read_csv("data.txt", sep="\t", header=None, names=["A", "B"])

#display DataFrame
print(df)

	A	B
0	1	4
1	3	4
2	2	5
3	7	9
4	9	1
5	6	3
6	5	7
7	8	8
8	3	1
9	4	9

Ressources additionnelles

Les tutoriels suivants expliquent comment lire d’autres types de fichiers avec des pandas :

Comment lire un fichier texte avec Pandas
Comment lire des fichiers CSV avec Pandas
Comment lire des fichiers Excel avec Pandas
Comment lire un fichier JSON avec Pandas