So lesen sie eine tsv-datei mit pandas (einschließlich beispielen)

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

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

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

Lesen Sie eine TSV-Datei mit einem Header

Angenommen, wir haben die folgende TSV-Datei 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 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

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 TSV-Datei ohne Header

Nehmen wir an, wir haben die folgende TSV-Datei namens data.txt ohne Header:

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

 #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

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

TSV-Datei ohne Header lesen und Spaltennamen angeben

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

 #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

Zusätzliche Ressourcen

Die folgenden Tutorials erklären, wie man andere Dateitypen mit Pandas liest:

So lesen Sie eine Textdatei mit Pandas
So lesen Sie CSV-Dateien mit Pandas
So lesen Sie Excel-Dateien mit Pandas
So lesen Sie eine JSON-Datei mit Pandas