{"id":1262,"date":"2023-07-27T02:24:49","date_gmt":"2023-07-27T02:24:49","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/pandas-leem-arquivo-de-texto\/"},"modified":"2023-07-27T02:24:49","modified_gmt":"2023-07-27T02:24:49","slug":"pandas-leem-arquivo-de-texto","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/pandas-leem-arquivo-de-texto\/","title":{"rendered":"Como ler um arquivo de texto com pandas (incluindo exemplos)"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Para ler um arquivo de texto com pandas em Python, voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe b\u00e1sica:<\/span><\/p>\n

 df = pd. read_csv<\/span> (\" data.txt<\/span> \", sep=\"\")\n<\/strong><\/pre>\n
 Este tutorial fornece v\u00e1rios exemplos de uso pr\u00e1tico desta fun\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n
 Ler um arquivo de texto com cabe\u00e7alho<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Suponha que temos o seguinte arquivo de texto chamado data.txt<\/strong> com um cabe\u00e7alho:<\/span> <\/p>\n
\"Leia<\/p>\n
 Para ler este arquivo em um DataFrame do pandas, podemos usar a seguinte sintaxe:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd<\/span>\n\n#read text file into pandas DataFrame<\/span>\ndf = pd. read_csv<\/span> (\" data.txt<\/span> \", sep=\"\")\n\n#display DataFrame<\/span>\nprint<\/span> (df)\n\n   column1 column2\n0 1 4\n1 3 4\n2 2 5\n3 7 9\n4 9 1\n5 6 3\n6 4 4\n7 5 2\n8 4 8\n9 6 8\n<\/strong><\/pre>\n
 Podemos imprimir a classe DataFrame e encontrar o n\u00famero de linhas e colunas usando a seguinte sintaxe:<\/span><\/p>\n
 #display class of DataFrame\n<\/span>print<\/span> (type(df))\n\n<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>\n\n#display number of rows and columns in DataFrame\ndf. shape<\/span><\/span>\n\n(10, 2)\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Podemos ver que df<\/strong> \u00e9 um DataFrame do pandas com 10 linhas e 2 colunas.<\/span><\/p>\n
 Leia um arquivo de texto sem cabe\u00e7alho<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Suponha que temos o seguinte arquivo de texto chamado data.txt<\/strong> sem cabe\u00e7alho:<\/span> <\/p>\n
\"Pandas<\/p>\n
 Para ler este arquivo em um DataFrame do pandas, podemos usar a seguinte sintaxe:<\/span><\/p>\n
 #read text file into pandas DataFrame<\/span>\ndf = pd. read_csv<\/span> (\" data.txt<\/span> \", sep=\"\", header= None<\/span> )\n\n#display DataFrame<\/span>\nprint<\/span> (df)\n\n   0 1\n0 1 4\n1 3 4\n2 2 5\n3 7 9\n4 9 1\n5 6 3\n6 4 4\n7 5 2\n8 4 8\n9 6 8\n<\/strong><\/pre>\n
 Como o arquivo de texto n\u00e3o tinha cabe\u00e7alho, os pandas simplesmente nomearam as colunas 0<\/strong> e 1<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Leia um arquivo de texto sem cabe\u00e7alhos e especifique nomes de colunas<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Se quisermos, podemos atribuir nomes de colunas ao importar o arquivo de texto usando o argumento de nomes<\/strong> :<\/span><\/p>\n
 #read text file into pandas DataFrame and specify column names<\/span>\ndf = pd. read_csv<\/span> (\" data.txt<\/span> \", sep=\"\", header= None, names=[\"<\/span> A \", \"<\/span> B \"]<\/span><\/span> )\n\n#display DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n   AB\n0 1 4\n1 3 4\n2 2 5\n3 7 9\n4 9 1\n5 6 3\n6 4 4\n7 5 2\n8 4 8\n9 6 8\n<\/strong><\/pre>\n
 Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Como ler arquivos CSV com Pandas<\/a>
 Como ler arquivos Excel com Pandas<\/a>
 Como ler um arquivo JSON com Pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Para ler um arquivo de texto com pandas em Python, voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe b\u00e1sica: df = pd. read_csv (” data.txt “, sep=””) Este tutorial fornece v\u00e1rios exemplos de uso pr\u00e1tico desta fun\u00e7\u00e3o. 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