So lesen sie eine textdatei mit pandas (einschließlich beispielen)

Um eine Textdatei mit Pandas in Python zu lesen, können Sie die folgende grundlegende Syntax verwenden:

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

Dieses Tutorial bietet mehrere Beispiele für die praktische Verwendung dieser Funktion.

Lesen Sie eine Textdatei mit einer Kopfzeile

Angenommen, wir haben die folgende Textdatei namens data.txt mit einem Header:

Um diese Datei in einen Pandas-DataFrame einzulesen, können wir die folgende Syntax verwenden:

 import pandas as pd

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

#display DataFrame
print (df)

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

Mit der folgenden Syntax können wir die DataFrame-Klasse drucken und die Anzahl der Zeilen und Spalten ermitteln:

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

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

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

(10, 2)

Wir können sehen, dass df ein Pandas-DataFrame mit 10 Zeilen und 2 Spalten ist.

Lesen Sie eine Textdatei ohne Header

Angenommen, wir haben die folgende Textdatei namens data.txt ohne Header:

Um diese Datei in einen Pandas-DataFrame einzulesen, können wir die folgende Syntax verwenden:

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

#display DataFrame
print (df)

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

Da die Textdatei keinen Header hatte, nannten Pandas die Spalten einfach 0 und 1 .

Lesen Sie eine Textdatei ohne Kopfzeilen und geben Sie Spaltennamen an

Wenn wir möchten, können wir beim Importieren der Textdatei mithilfe des Namensarguments Spaltennamen zuweisen:

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

#display DataFrame
print (df)

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

Zusätzliche Ressourcen

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So lesen Sie Excel-Dateien mit Pandas
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