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:
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:
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
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