Pandas로 텍스트 파일을 읽는 방법(예제 포함)

Python에서 pandas로 텍스트 파일을 읽으려면 다음 기본 구문을 사용할 수 있습니다.

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

이 튜토리얼에서는 이 기능의 실제 사용에 대한 몇 가지 예를 제공합니다.

헤더가 있는 텍스트 파일 읽기

헤더가 포함된 data.txt 라는 다음 텍스트 파일이 있다고 가정합니다.

이 파일을 pandas DataFrame으로 읽으려면 다음 구문을 사용할 수 있습니다.

 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

다음 구문을 사용하여 DataFrame 클래스를 인쇄하고 행과 열 수를 찾을 수 있습니다.

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

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

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

(10, 2)

df는 10개의 행과 2개의 열이 있는 pandas DataFrame임을 알 수 있습니다.

헤더 없이 텍스트 파일 읽기

헤더 없이 data.txt 라는 다음 텍스트 파일이 있다고 가정합니다.

이 파일을 pandas DataFrame으로 읽으려면 다음 구문을 사용할 수 있습니다.

 #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

텍스트 파일에는 헤더가 없으므로 팬더는 단순히 열 이름을 0 과 1 로 지정했습니다.

헤더 없이 텍스트 파일을 읽고 열 이름 지정

원하는 경우 names 인수를 사용하여 텍스트 파일을 가져올 때 열 이름을 할당할 수 있습니다.

 #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

추가 리소스

Pandas로 CSV 파일을 읽는 방법
Pandas로 Excel 파일을 읽는 방법
Pandas로 JSON 파일을 읽는 방법