Jak czytać plik tekstowy za pomocą pand (w tym przykłady)

Aby przeczytać plik tekstowy z pandami w Pythonie, możesz użyć następującej podstawowej składni:

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

W tym samouczku przedstawiono kilka przykładów praktycznego wykorzystania tej funkcji.

Przeczytaj plik tekstowy z nagłówkiem

Załóżmy, że mamy następujący plik tekstowy o nazwie data.txt z nagłówkiem:

Aby wczytać ten plik do ramki DataFrame pandy, możemy użyć następującej składni:

 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

Możemy wydrukować klasę DataFrame i znaleźć liczbę wierszy i kolumn, korzystając z następującej składni:

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

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

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

(10, 2)

Widzimy, że df to ramka danych pandy z 10 wierszami i 2 kolumnami.

Przeczytaj plik tekstowy bez nagłówka

Załóżmy, że mamy następujący plik tekstowy o nazwie data.txt bez nagłówka:

Aby wczytać ten plik do ramki DataFrame pandy, możemy użyć następującej składni:

 #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

Ponieważ plik tekstowy nie miał nagłówka, pandy po prostu nazwały kolumny 0 i 1 .

Przeczytaj plik tekstowy bez nagłówków i podaj nazwy kolumn

Jeśli chcemy, możemy przy imporcie pliku tekstowego przypisać nazwy kolumn za pomocą argumentu nazwy :

 #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

Dodatkowe zasoby

Jak czytać pliki CSV za pomocą Pand
Jak czytać pliki Excel za pomocą Pand
Jak odczytać plik JSON za pomocą Pand