Pandas でテキスト ファイルを読み取る方法 (例を含む)

Python のパンダでテキスト ファイルを読み取るには、次の基本構文を使用できます。

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

このチュートリアルでは、この関数の実際の使用例をいくつか紹介します。

ヘッダー付きのテキスト ファイルを読み取る

次のようなヘッダーを持つdata.txtというテキスト ファイルがあるとします。

このファイルを pandas DataFrame に読み取るには、次の構文を使用できます。

 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

次の構文を使用して、DataFrame クラスを出力し、行と列の数を確認できます。

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

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

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

(10, 2)

df は10 行 2 列の pandas DataFrame であることがわかります。

ヘッダーのないテキスト ファイルを読み取る

ヘッダーのないdata.txtという次のテキスト ファイルがあるとします。

このファイルを pandas DataFrame に読み取るには、次の構文を使用できます。

 #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

テキスト ファイルにはヘッダーがなかったため、パンダは単に列に0と1という名前を付けました。

ヘッダーのないテキスト ファイルを読み取り、列名を指定します

必要に応じて、テキスト ファイルをインポートするときに、 names引数を使用して列名を割り当てることができます。

 #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

追加リソース

PandasでCSVファイルを読み取る方法
Pandas で Excel ファイルを読み取る方法
Pandas で JSON ファイルを読み取る方法