Как прочитать текстовый файл с помощью pandas (включая примеры)
Чтобы прочитать текстовый файл с пандами в Python, вы можете использовать следующий базовый синтаксис:
df = pd. read_csv (" data.txt ", sep="")
В этом руководстве представлено несколько примеров практического использования этой функции.
Чтение текстового файла с заголовком
Предположим, у нас есть следующий текстовый файл data.txt с заголовком:
Чтобы прочитать этот файл в DataFrame pandas, мы можем использовать следующий синтаксис:
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
Мы можем распечатать класс DataFrame и найти количество строк и столбцов, используя следующий синтаксис:
#display class of DataFrame print (type(df)) <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> #display number of rows and columns in DataFrame df. shape (10, 2)
Мы видим, что df — это DataFrame pandas с 10 строками и 2 столбцами.
Чтение текстового файла без заголовка
Предположим, у нас есть следующий текстовый файл data.txt без заголовка:
Чтобы прочитать этот файл в DataFrame pandas, мы можем использовать следующий синтаксис:
#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
Поскольку у текстового файла не было заголовка, pandas просто назвал столбцы 0 и 1 .
Прочитайте текстовый файл без заголовков и укажите имена столбцов.
Если мы хотим, мы можем назначить имена столбцов при импорте текстового файла, используя аргумент имен :
#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
Дополнительные ресурсы
Как читать файлы CSV с помощью Pandas
Как читать файлы Excel с помощью Pandas
Как прочитать файл JSON с помощью Pandas