Come leggere un file di testo con i panda (compresi gli esempi)


Per leggere un file di testo con i panda in Python, puoi utilizzare la seguente sintassi di base:

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

Questo tutorial fornisce diversi esempi di utilizzo pratico di questa funzione.

Leggere un file di testo con un’intestazione

Supponiamo di avere il seguente file di testo chiamato data.txt con un’intestazione:

Leggere un file di testo in Panda

Per leggere questo file in un DataFrame panda, possiamo usare la seguente sintassi:

 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

Possiamo stampare la classe DataFrame e trovare il numero di righe e colonne utilizzando la seguente sintassi:

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

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

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

(10, 2)

Possiamo vedere che df è un DataFrame panda con 10 righe e 2 colonne.

Legge un file di testo senza intestazione

Supponiamo di avere il seguente file di testo chiamato data.txt senza intestazione:

I panda leggono un file di testo senza intestazioni

Per leggere questo file in un DataFrame panda, possiamo usare la seguente sintassi:

 #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

Poiché il file di testo non aveva un’intestazione, i panda nominavano semplicemente le colonne 0 e 1 .

Leggere un file di testo senza intestazioni e specificare i nomi delle colonne

Se lo desideriamo, possiamo assegnare i nomi alle colonne durante l’importazione del file di testo utilizzando l’argomento nomi :

 #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

Risorse addizionali

Come leggere file CSV con Pandas
Come leggere file Excel con Panda
Come leggere un file JSON con Pandas

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