В этой статье мы обсудим, как читать текстовые файлы с помощью pandas на Python. Pandas позволяет загружать фреймы данных из внешних файлов и работать с ними. Набор данных может быть представлен в файлах разных типов.
используемый текстовый файл
Читать текстовые файлы с помощью Pandas
Ниже приведены методы, с помощью которых мы можем читать текстовые файлы с помощью Pandas:
- С помощью read_csv()
- С помощью read_table()
- С помощью read_fwf()
Читайте текстовые файлы с помощью Pandas с помощью read_csv()
Мы будем считывать текстовый файл с помощью pandas, используя функцию read_csv(). Вместе с текстовым файлом мы также передаём разделитель в виде одного пробела (‘ ‘), потому что в текстовых файлах разделитель обозначает каждое поле. В функции read_csv() можно передать три параметра.
Пример 1
В этом примере мы используем функцию read_csv() для чтения файла csv.
import pandas as pd
df = pd.read_csv("gfg.txt", sep=" ")
print(df)
Вывод:
Пример 2
В этом примере мы устанавливаем для поля значение заголовка None. Это создатель заголовка по умолчанию в выводе. И возьмёт первую строку текстового файла в качестве входных данных. Созданное имя заголовка будет числом, начинающим с 0.
import pandas as pd
df = pd.read_csv("gfg.txt", sep=" ", header=None)
print(df)
Выход:
Пример 3:
В приведенном выше выводе мы видим, что он создает заголовок, начинающийся с номера 0. Но мы также можем давать заголовкам имена. В этом примере мы увидим, как создать заголовок с именем с помощью pandas.
import pandas as pd
df = pd.read_csv("gfg.txt", sep=" ", header=None, names=["Team1", "Team2"])
print(df)
Чтение текстовых файлов с помощью Pandas с использованием read_table()
Мы можем прочитать данные из текстового файла с помощью read_table() в pandas. Эта функция считывает общий файл с разделителями в объект DataFrame. Эта функция по сути та же, что и функция read_csv(), но с разделителем = '\t' вместо запятой по умолчанию. Мы будем считывать данные с помощью функции read_table, устанавливая разделитель равным одному пробелу (' ').
Пример: В этом примере мы используем функцию read_table() для чтения таблиц.
import pandas as pd
df = pd.read_table("gfg.txt", delimiter=" ")
print(df)
Вывод:
Читать текстовые файлы с помощью Pandas с помощью read_fwf()
Fwf в функции read_fwf() означает фиксированную ширину. Мы можем использовать эту функцию для загрузки данных из файлов. Эта функция также поддерживает текстовые файлы. Мы будем считывать данные из текстовых файлов с помощью функции read_fwf() в pandas. Она также поддерживает итерацию или разбиение файла на части. Поскольку столбцы в текстовом файле были разделены строками фиксированной длины, функция read_fwf() считывает стандартные столбцы.
Пример: В этом примере мы используем read_fwf для чтения данных.
import pandas as pd
df = pd.read_fwf("gfg.txt")
print(df)
Выход:
