Pandas ဖြင့် စာသားဖိုင်ကို ဖတ်နည်း (ဥပမာများ အပါအဝင်)

Python ရှိ ပန်ဒါများပါသော စာသားဖိုင်ကို ဖတ်ရန်၊ သင်သည် အောက်ပါ အခြေခံ syntax ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

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

ဤသင်ခန်းစာသည် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို လက်တွေ့အသုံးပြုခြင်း၏ ဥပမာများစွာကို ပေးပါသည်။

ခေါင်းစီးဖြင့် စာသားဖိုင်ကို ဖတ်ပါ။

ကျွန်ုပ်တို့တွင် header တစ်ခုပါရှိသော data.txt ဟုခေါ်သော အောက်ပါစာသားဖိုင်ရှိသည်ဆိုပါစို့။

ဤဖိုင်ကို pandas DataFrame တွင်ဖတ်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အောက်ပါ syntax ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 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

ကျွန်ုပ်တို့သည် DataFrame အတန်းအစားကို ပရင့်ထုတ်ပြီး အောက်ပါ syntax ကို အသုံးပြု၍ အတန်းနှင့် ကော်လံအရေအတွက်ကို ရှာဖွေနိုင်သည်-

 #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 သည် 10 တန်းနှင့် ကော်လံ 2 ခုပါသည့် ပန်ဒါ DataFrame တစ်ခုဖြစ်ကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်နိုင်ပါသည်။

ခေါင်းစီးမပါဘဲ စာသားဖိုင်ကို ဖတ်ပါ။

ကျွန်ုပ်တို့တွင် ခေါင်းစီးမပါဘဲ data.txt ဟုခေါ်သော အောက်ပါစာသားဖိုင်ရှိသည်ဆိုပါစို့။

ဤဖိုင်ကို pandas DataFrame တွင်ဖတ်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အောက်ပါ syntax ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 #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

စာသားဖိုင်တွင် ခေါင်းစီးမပါသောကြောင့် ပန်ဒါများက ကော်လံများကို 0 နှင့် 1 ဟူ၍သာ အမည်ပေးခဲ့သည်။

ခေါင်းစီးများမပါဘဲ စာသားဖိုင်ကိုဖတ်ပြီး ကော်လံအမည်များကို သတ်မှတ်ပါ။

ကျွန်ုပ်တို့အလိုရှိပါက၊ အမည်များ အငြင်းပွားမှုကို အသုံးပြု၍ စာသားဖိုင်ကိုတင်သွင်းသည့်အခါ ကော်လံအမည်များကို သတ်မှတ်ပေးနိုင်ပါသည်။

 #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

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

Pandas နဲ့ CSV ဖိုင်တွေကို ဘယ်လိုဖတ်မလဲ။
Pandas ဖြင့် Excel ဖိုင်များကိုဖတ်နည်း
Pandas ဖြင့် JSON ဖိုင်ကို ဘယ်လိုဖတ်မလဲ။