Pandas lee el archivo de texto

"En" Pandas ", podemos leer fácilmente el archivo de texto con la ayuda del método" Pandas ". "Pandas" nos brinda la oportunidad de leer el archivo de texto. "Pandas" ofrece diferentes métodos incorporados para leer el archivo de texto. Discutiremos todos los métodos en este tutorial junto con todos los parámetros aquí y los explicaremos en detalle. Además, leeremos el archivo de texto en "Pandas" utilizando los métodos de "Pandas" en nuestros códigos aquí."

Métodos para leer el archivo de texto en "Pandas"

En "Pandas", tenemos tres métodos que nos ayudan a leer el archivo de texto. También hemos hecho algunos ejemplos aquí en los que leemos el archivo de texto. Los métodos que proporcionan los "pandas" se analizan a continuación:

• • Utilizando el PD.método read_csv ().
  • Utilizando el PD.método read_table ().
  • Utilizando el PD.Read_fwf () método.

Ahora, estamos explicando la sintaxis de todos estos métodos y también discutiendo los parámetros de todos los métodos en detalle en este tutorial.

Sintaxis de read_csv ()

pd.read_csv ('nombre de archivo.txt ', sep = ", header = none, nombres = [" col_name1 "," col_name2, "col_name2", ...])

En este método, primero agregamos el nombre del archivo de texto cuyos datos queremos leer, y es el primer parámetro de este método. Luego, colocamos el "sep", que es un separador en este método, y colocamos espacio aquí como el personaje para que considere el espacio como el separador. Después de esto, tenemos el parámetro del encabezado, y se usa el valor "Ninguno" de este parámetro, por lo que creará el encabezado predeterminado, y si no agregamos este parámetro, considerará la primera línea del archivo de texto Como el encabezado. En el parámetro "Nombres", podemos agregar los nombres de la columna que tenemos que agregar como encabezado.

Sintaxis de read_table ()

pd.read_table ('nombre de archivo.txt ', delimiter = ")

En este método, colocamos el nombre del archivo del archivo de texto como el primer parámetro. En el delimitador, cuando colocemos ", tomará el carácter espacial como el separador.

Sintaxis de read_fwf ()

pd.read_fwf ('nombre de archivo.TXT')

Este método toma solo un parámetro, que es el nombre del archivo de texto.

Ahora, utilizaremos estos métodos para leer los archivos de texto en códigos "Pandas" y mostrar los datos del archivo de texto en el terminal.

Ejemplo # 01

La aplicación "Spyder" está aquí en la que hemos realizado todos estos códigos que se presentan en este tutorial. El archivo de texto cuyos datos queremos leer se muestran a continuación. Usaremos el método "Read_csv ()" para leer este archivo de texto en "Pandas".

Primero importamos la biblioteca "pandas" porque queremos utilizar el método "read_csv ()", y es el método de "pandas". Solo accedemos a este método cuando hemos importado la biblioteca de "Pandas". Aquí, mencionamos "Pandas como PD", por lo que este "PD" se coloca con el nombre del método para usarlo. Después de esto, creamos una variable "DF" aquí, que se utiliza para almacenar los datos del archivo de texto después de leer. Colocamos el "PD.Read_csv () "método aquí, que ayuda a leer el archivo de texto y convertir los datos del archivo de texto en DataFrame y almacenarlos en la variable" DF ".

Hemos pasado el nombre del archivo, que es "MyData.txt ", aquí, y luego usamos" SEP "y asignamos el personaje en blanco a este" SEP ". Entonces, este personaje en blanco funciona como el separador en el archivo de texto. Luego, utilizamos la "print ()" a continuación, que se utiliza para imprimir los datos del archivo de texto. Mostrará los datos del archivo de texto en el formulario DataFrame.

Para la ejecución de este código, tenemos que presionar "Shift+Enter", y la salida se representará en el terminal "Spyder". El resultado del código anterior se muestra en la captura de pantalla dada, y puede ver que los datos del archivo de texto se muestran como DataFrame, y la primera línea de nuestro archivo de texto se presenta aquí como los nombres de la columna de ese marco de datos. También separa los datos donde el carácter espacial está presente en el archivo de texto.

Ejemplo # 02

El archivo de texto que leeremos en este ejemplo se muestra aquí, y volveremos a utilizar el método "read_csv ()" pero con diferentes parámetros.

El método "pandas" "PD.read_csv () "se usa, y pasamos tres parámetros aquí. Primero, colocamos el nombre de archivo, que es "registro.TXT". El segundo parámetro es el parámetro "SEP" y le asigna el carácter en blanco, y luego tenemos el tercer parámetro en el que establecemos el "encabezado" y lo ajustamos a "Ninguno", por lo que creará el encabezado predeterminado del DataFrame Cuando ejecutamos este código. Hemos guardado todo esto en la variable "my_record" y también agregamos "my_record" en la función "print ()" para imprimir.

Todos los datos se guarda en DataFrame y separa los datos donde el carácter de espacio está presente en los datos del archivo de texto. Además, creó el encabezado predeterminado del DataFrame aquí porque ajustamos el parámetro "Encabezado" a "Ninguno".

Ejemplo # 03

Se muestra el archivo de texto de este ejemplo, y una vez más usaremos el método "Read_csv ()" con parámetros modificados.

En este código, se pasan cuatro parámetros aquí al método "Pandas" "PD.read_csv () ". El nombre del archivo de texto es el primer parámetro. El parámetro "SEP" recibe el carácter en blanco en el segundo parámetro. El parámetro "encabezado" se establece en "ninguno" en el tercer argumento, y como el cuarto parámetro, hemos establecido los "nombres" que aparecerán como los nombres de la columna del marco de datos después de leer el archivo de texto, y estos nombres de columnas son "Col_1, Col_2, Col_3, Col_4 y Col_5". Toda esta información se ha guardado en la variable "my_record", y "my_record" también se ha agregado al método "print ()" para que se imprima en el terminal.

Toda la información del archivo de texto se representa aquí como el marco de datos, y también separa los datos donde se agregan los espacios en el archivo de texto. También agrega los nombres de la columna en consecuencia, que hemos agregado anteriormente en el código.

Ejemplo # 04

Este es el archivo de texto que leeremos en este ejemplo utilizando otro método, el "PD.método read_table () ".

El "PD.El método read_table () "se agrega aquí para leer el archivo de texto, y agregamos" ABC.txt ", que es el nombre del archivo de texto. Este método ayuda a leer el archivo de texto, y también, hemos ajustado el parámetro "delimitador" al carácter espacial, por lo que también funcionará como el separador que hemos explicado anteriormente. Luego, todos los datos del archivo del texto se guarda en la variable "my_data" y también se imprime aquí.

La línea inicial de nuestro archivo de texto se muestra aquí como los nombres de la columna del DataFrame, y los datos del archivo de texto se imprimen como DataFrame. Además, separa los datos del archivo de texto donde el carácter espacial está presente en él.

Ejemplo # 05

Ahora, el archivo de texto contiene los datos, que se muestran a continuación. Aplicaremos el "Read_fwf ()" esta vez y mostraremos cómo representa los datos después de leer el archivo de texto.

Como sabemos, este método "read_fwf ()" toma solo un parámetro, que es el nombre del archivo que queremos leer. Agregamos "archivo de texto.txt "aquí, que es el nombre de nuestro archivo de texto y asigna este método pandas a la variable" file_data ", que almacenará los datos de este archivo de texto. Luego ponemos "imprimir (file_data)" para que también imprima estos datos.

Aquí, se muestran todos los datos del archivo de texto. No separó los datos donde los caracteres espaciales están presentes porque no hay un parámetro como "SEP" o "delimitador" en esta función.

Conclusión

Este tutorial explica cómo leer el archivo de texto en "Pandas" y qué métodos se utilizan para leer el archivo de texto en "Pandas". Hemos discutido todos los métodos que nos ayudan a leer el archivo de texto en "Pandas". Hemos explorado tres métodos diferentes de "Pandas" para leer nuestros archivos de texto en "Pandas" en este tutorial. También hemos explicado la sintaxis de todos los métodos, así como los parámetros de todos los métodos en detalle aquí y hemos leído muchos archivos de texto aplicando diferentes métodos con todos los parámetros posibles en este tutorial.