Pandas lesen Textdatei

"In" Pandas "können wir die Textdatei mit Hilfe der" Pandas "-Methode problemlos lesen. "Pandas" bietet uns die Möglichkeit, die Textdatei zu lesen. "Pandas" gibt unterschiedliche integrierte Methoden zum Lesen der Textdatei. Wir werden alle Methoden in diesem Tutorial zusammen mit allen Parametern hier diskutieren und sie ausführlich erklären. Außerdem werden wir die Textdatei in „Pandas“ lesen, indem wir die Methoden von „Pandas“ in unseren Codes verwenden.”

Methoden zum Lesen der Textdatei in "Pandas"

In „Pandas“ haben wir drei Methoden, die uns beim Lesen der Textdatei helfen. Wir haben hier auch einige Beispiele gemacht, in denen wir die Textdatei gelesen haben. Die Methoden, die die „Pandas“ bereitstellen, werden nachstehend erörtert:

• • Durch die Verwendung der PD.Read_csv () Methode.
  • Durch die Verwendung der PD.Read_table () Methode.
  • Durch die Verwendung der PD.Read_fwf () Methode.

Jetzt erklären wir die Syntax all dieser Methoden und diskutieren auch die Parameter aller Methoden ausführlich in diesem Tutorial.

Syntax von read_csv ()

PD.read_csv ('Dateiname.txt ', sep = ", header = keine, names = [" col_name1 "," col_name2, "col_name2", ...])

In dieser Methode fügen wir zunächst den Namen der Textdatei hinzu, deren Daten wir lesen möchten, und es ist der erste Parameter dieser Methode. Dann platzieren wir den „SEP“, der in dieser Methode ein Separator ist, und wir legen hier den Platz als Zeichen, damit er den Raum als Trennzeichen betrachtet. Danach haben wir den Header -Parameter, und der Wert „None“ dieses Parameters wird verwendet, sodass er den Standardheader erstellt. Wenn wir diesen Parameter nicht hinzufügen, wird die erste Zeile der Textdatei berücksichtigt als Kopfzeile. Im Parameter „Namen“ können wir die Spaltennamen hinzufügen, die wir als Header hinzufügen müssen.

Syntax von read_table ()

PD.read_table ('Dateiname.txt ', delimiter = ")

In dieser Methode setzen wir den Dateinamen der Textdatei als ersten Parameter ein. Im Trennzeichen, wenn wir platzieren ", nimmt es den Raumschiff als Trennzeichen ein.

Syntax von read_fwf ()

PD.read_fwf ('Dateiname.txt')

Diese Methode nimmt nur einen Parameter vor, nämlich der Name der Textdatei.

Jetzt werden wir diese Methoden zum Lesen der Textdateien in „Pandas“ -Codes verwenden und die Daten der Textdatei auf dem Terminal anzeigen.

Beispiel # 01

Die "Spyder" -App ist hier, in dem wir alle diese Codes durchgeführt haben, die in diesem Tutorial präsentiert werden. Die Textdatei, deren Daten wir lesen möchten, finden Sie unten. Wir werden die Methode "Read_csv ()" verwenden, um diese Textdatei in "Pandas" zu lesen.

Wir importieren zuerst die "Pandas" -Bibliothek, weil wir die Methode "Read_csv ()" verwenden möchten, und es ist die Methode von "Pandas". Wir greifen nur auf diese Methode zu, wenn wir die Bibliothek von „Pandas“ importiert haben. Hier erwähnen wir "Pandas als PD", daher wird diese „PD“ mit dem Namen der Methode für die Verwendung platziert. Danach erstellen wir hier eine Variable „DF“, die zum Speichern der Daten der Textdatei nach dem Lesen verwendet wird. Wir platzieren die „PD.Read_csv () ”Methode hier, die beim Lesen der Textdatei und beim Konvertieren der Textdateidaten in den DataFrame hilft und in der Variablen„ DF “speichert.

Wir haben den Dateinamen übergeben, der „mydata“ ist.TXT, "hier, und dann verwenden wir" SEP "und weisen diesem" SEP "das leere Zeichen zu. Dieses leere Zeichen funktioniert also als Trennzeichen in der Textdatei. Anschließend verwendeten wir den folgenden "print ()", der zum Drucken der Daten der Textdatei verwendet wird. Es werden die Daten der Textdatei im DataFrame -Formular angezeigt.

Für die Ausführung dieses Codes müssen wir "Shift+Enter" drücken, und die Ausgabe wird am Terminal des Spyders des Spyders gerendert. Das Ergebnis des obigen Codes wird im angegebenen Screenshot angezeigt, und Sie können feststellen. Es trennt auch die Daten, bei denen das Space -Zeichen in der Textdatei vorhanden ist.

Beispiel # 02

Die Textdatei, die wir in diesem Beispiel lesen werden.

Die „Pandas“ -Methode “PD.Read_csv () “wird verwendet und wir übergeben hier drei Parameter. Zunächst platzieren wir den Dateinamen, der „Aufzeichnung“ ist.txt". Der zweite Parameter ist der Parameter „SEP“ und weist ihm das leere Zeichen zu, und dann haben wir den dritten Parameter, in dem wir den "Header" festlegen und an "None" einstellen, sodass er den Standardheader des DataFrame erstellt Wenn wir diesen Code ausführen. Wir haben das alles in der Variablen "my_record" gespeichert und auch "my_record" in der Funktion "print ()" zum Drucken hinzugefügt.

Alle Daten werden im Datenrahmen gespeichert und trennt die Daten, in denen das Speicherplatzzeichen in den Textdatendaten vorhanden ist. Außerdem erstellte hier den Standardheader des DataFrame, da wir den Parameter "Header" an "None" angepasst haben.

Beispiel # 03

Die Textdatei dieses Beispiels wird angezeigt, und wir werden noch einmal die Methode „Read_csv ()“ mit geänderten Parametern verwenden.

In diesem Code werden hier vier Parameter an die „Pandas“ -Methode „PD übergeben.read_csv () ”. Der Name der Textdatei ist der erste Parameter. Der Parameter „SEP“ erhält das leere Zeichen im zweiten Parameter. Der Parameter „Header“ wird im dritten Argument auf "None" gesetzt, und als viertes Parameter haben wir die "Namen" festgelegt, die als Spaltennamen des Datenframees nach dem Lesen der Textdatei angezeigt werden, und diese Spaltennamen sind "Col_1, col_2, col_3, col_4 und col_5". Alle diese Informationen wurden in der Variablen „my_record“ gespeichert, und „My_Record“ wurde auch zur Methode „Print ()“ hinzugefügt, damit sie auf dem Terminal drucken wird.

Alle Informationen der Textdatei werden hier als Datenrahmen gerendert und trennt auch die Daten, in denen die Leerzeichen in der Textdatei hinzugefügt werden. Es fügt auch die Spaltennamen entsprechend hinzu, die wir oben im Code oben hinzugefügt haben.

Beispiel # 04

Dies ist die Textdatei, die wir in diesem Beispiel mithilfe einer anderen Methode lesen, die „PD.read_table () ”Methode.

Der „PD.Read_table () ”wird hier hinzugefügt, um die Textdatei zu lesen, und wir fügen„ ABC “hinzu.txt “, was der Name der Textdatei ist. Diese Methode hilft beim Lesen der Textdatei, und wir haben auch den Parameter „Trennzeichen“ an den Space -Zeichen angepasst, sodass sie auch wie das Abschlüsselungsabscheider funktioniert, das wir oben erklärt haben. Dann werden alle Dateidaten des Textes in der Variablen „my_data“ gespeichert und auch hier gedruckt.

Die Anfangszeile unserer Textdatei wird hier als Spaltennamen des Datenrahmens angezeigt, und die Daten der Textdatei werden als Datenrahmen gedruckt. Darüber hinaus trennt es die Daten der Textdatei, in der das Speicherplatzzeichen darin enthalten ist.

Beispiel # 05

Jetzt enthält die Textdatei die unten angezeigten Daten. Wir werden diesmal das „Read_fwf ()“ anwenden und zeigen, wie Daten nach dem Lesen der Textdatei Daten rendern.

Wie wir wissen, dass diese Methode „read_fwf ()“ nur einen Parameter nimmt, was der Dateiname ist, den wir lesen möchten. Wir fügen „textfile hinzu.TXT ”hier ist der Name unserer Textdatei und weisen Sie diese Pandas -Methode der Variablen„ Datei_Data “zu, die die Daten dieser Textdatei speichert. Dann setzen wir "Print (Datei_Data)" ein, damit diese Daten auch gedruckt werden.

Hier werden alle Daten der Textdatei angezeigt. Es hat die Daten, in denen Speicherzeichen vorhanden sind, nicht getrennt.

Abschluss

In diesem Tutorial wird erläutert, wie die Textdatei in "Pandas" gelesen wird und welche Methoden zum Lesen der Textdatei in "Pandas" verwendet werden. Wir haben alle Methoden besprochen, die uns beim Lesen der Textdatei in „Pandas“ helfen, das Lesen der Textdatei zu lesen. Wir haben in diesem Tutorial drei verschiedene Methoden von „Pandas“ zum Lesen unserer Textdateien in „Pandas“ untersucht. Wir haben auch die Syntax aller Methoden sowie die Parameter aller Methoden im Detail erläutert und viele Textdateien gelesen, indem sie verschiedene Methoden mit allen möglichen Parametern in diesem Tutorial angewendet haben.