{"id":1261,"date":"2023-07-27T02:24:49","date_gmt":"2023-07-27T02:24:49","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-lesen-textdatei\/"},"modified":"2023-07-27T02:24:49","modified_gmt":"2023-07-27T02:24:49","slug":"pandas-lesen-textdatei","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-lesen-textdatei\/","title":{"rendered":"So lesen sie eine textdatei mit pandas (einschlie\u00dflich beispielen)"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Um eine Textdatei mit Pandas in Python zu lesen, k\u00f6nnen Sie die folgende grundlegende Syntax verwenden:<\/span><\/p>\n

 df = pd. read_csv<\/span> (\" data.txt<\/span> \", sep=\"\")\n<\/strong><\/pre>\n
 Dieses Tutorial bietet mehrere Beispiele f\u00fcr die praktische Verwendung dieser Funktion.<\/span><\/p>\n
 Lesen Sie eine Textdatei mit einer Kopfzeile<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Angenommen, wir haben die folgende Textdatei namens data.txt<\/strong> mit einem Header:<\/span> <\/p>\n
\"Lesen<\/p>\n
 Um diese Datei in einen Pandas-DataFrame einzulesen, k\u00f6nnen wir die folgende Syntax verwenden:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd<\/span>\n\n#read text file into pandas DataFrame<\/span>\ndf = pd. read_csv<\/span> (\" data.txt<\/span> \", sep=\"\")\n\n#display DataFrame<\/span>\nprint<\/span> (df)\n\n   column1 column2\n0 1 4\n1 3 4\n2 2 5\n3 7 9\n4 9 1\n5 6 3\n6 4 4\n7 5 2\n8 4 8\n9 6 8\n<\/strong><\/pre>\n
 Mit der folgenden Syntax k\u00f6nnen wir die DataFrame-Klasse drucken und die Anzahl der Zeilen und Spalten ermitteln:<\/span><\/p>\n
 #display class of DataFrame\n<\/span>print<\/span> (type(df))\n\n<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\n\n#display number of rows and columns in DataFrame\ndf. shape<\/span><\/span>\n\n(10, 2)\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Wir k\u00f6nnen sehen, dass df<\/strong> ein Pandas-DataFrame mit 10 Zeilen und 2 Spalten ist.<\/span><\/p>\n
 Lesen Sie eine Textdatei ohne Header<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Angenommen, wir haben die folgende Textdatei namens data.txt<\/strong> ohne Header:<\/span> <\/p>\n
\"Pandas<\/p>\n
 Um diese Datei in einen Pandas-DataFrame einzulesen, k\u00f6nnen wir die folgende Syntax verwenden:<\/span><\/p>\n
 #read text file into pandas DataFrame<\/span>\ndf = pd. read_csv<\/span> (\" data.txt<\/span> \", sep=\"\", header= None<\/span> )\n\n#display DataFrame<\/span>\nprint<\/span> (df)\n\n   0 1\n0 1 4\n1 3 4\n2 2 5\n3 7 9\n4 9 1\n5 6 3\n6 4 4\n7 5 2\n8 4 8\n9 6 8\n<\/strong><\/pre>\n
 Da die Textdatei keinen Header hatte, nannten Pandas die Spalten einfach 0<\/strong> und 1<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Lesen Sie eine Textdatei ohne Kopfzeilen und geben Sie Spaltennamen an<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Wenn wir m\u00f6chten, k\u00f6nnen wir beim Importieren der Textdatei mithilfe des Namensarguments<\/strong> Spaltennamen zuweisen:<\/span><\/p>\n
 #read text file into pandas DataFrame and specify column names<\/span>\ndf = pd. read_csv<\/span> (\" data.txt<\/span> \", sep=\"\", header= None, names=[\"<\/span> A \", \"<\/span> B \"]<\/span><\/span> )\n\n#display DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n   AB\n0 1 4\n1 3 4\n2 2 5\n3 7 9\n4 9 1\n5 6 3\n6 4 4\n7 5 2\n8 4 8\n9 6 8\n<\/strong><\/pre>\n
 Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
 So lesen Sie CSV-Dateien mit Pandas<\/a>
 So lesen Sie Excel-Dateien mit Pandas<\/a>
 So lesen Sie eine JSON-Datei mit Pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Um eine Textdatei mit Pandas in Python zu lesen, k\u00f6nnen Sie die folgende grundlegende Syntax verwenden: df = pd. read_csv (“ data.txt „, sep=““) Dieses Tutorial bietet mehrere Beispiele f\u00fcr die praktische Verwendung dieser Funktion. 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