Pandas leia o arquivo de texto

"Em" Pandas ", podemos facilmente ler o arquivo de texto com a ajuda do método" pandas ". "Pandas" nos oferece a oportunidade de ler o arquivo de texto. "Pandas" fornece métodos internos diferentes para ler o arquivo de texto. Discutiremos todos os métodos deste tutorial junto com todos os parâmetros aqui e os explicaremos em detalhes. Além disso, leremos o arquivo de texto em "Pandas" usando os métodos de "pandas" em nossos códigos aqui.”

Métodos para ler o arquivo de texto em "Pandas"

Em "Pandas", temos três métodos que nos ajudam a ler o arquivo de texto. Também fizemos alguns exemplos aqui nos quais lemos o arquivo de texto. Os métodos que os "pandas" fornece são discutidos abaixo:

• • Utilizando o PD.Método read_csv ().
  • Utilizando o PD.Método read_table ().
  • Utilizando o PD.Método read_fwf ().

Agora, estamos explicando a sintaxe de todos esses métodos e também discutindo os parâmetros de todos os métodos em detalhes neste tutorial.

Sintaxe de read_csv ()

Pd.read_csv ('nome do arquivo.txt ', sep = ", cabeçalho = nenhum, nomes = [" col_name1 "," col_name2, "col_name2",…])

Neste método, primeiro adicionamos o nome do arquivo de texto cujos dados queremos ler, e é o primeiro parâmetro deste método. Em seguida, colocamos o "SEP", que é um separador neste método, e colocamos espaço aqui como o personagem, para que ele considere o espaço como o separador. Depois disso, temos o parâmetro do cabeçalho e o valor "nenhum" desse parâmetro é usado, para que ele crie o cabeçalho padrão e, se não adicionarmos esse parâmetro, ele considerará a primeira linha do arquivo de texto como o cabeçalho. No parâmetro "nomes", podemos adicionar os nomes das colunas que devemos adicionar como cabeçalho.

Sintaxe de read_table ()

Pd.read_table ('nome do arquivo.txt ', delimiter = ")

Neste método, colocamos o nome do arquivo do arquivo de texto como o primeiro parâmetro. No delimitador, quando colocamos ", então ele levará o personagem espacial como o separador.

Sintaxe de read_fwf ()

Pd.read_fwf ('nome do arquivo.TXT')

Este método leva apenas um parâmetro, que é o nome do arquivo de texto.

Agora, usaremos esses métodos para ler os arquivos de texto nos códigos "pandas" e mostrar os dados do arquivo de texto no terminal.

Exemplo # 01

O aplicativo "Spyder" está aqui no qual fizemos todos esses códigos que são apresentados neste tutorial. O arquivo de texto cujos dados queremos ler são mostrados abaixo. Usaremos o método "read_csv ()" para ler este arquivo de texto em "Pandas".

Primeiro, importamos a biblioteca "pandas" porque queremos utilizar o método "read_csv ()", e é o método de "pandas". Acendemos apenas esse método quando importamos a biblioteca de "pandas". Aqui, mencionamos "pandas como PD", então esse "PD" é colocado com o nome do método para usá -lo. Depois disso, criamos uma variável "df" aqui, que é usada para armazenar os dados do arquivo de texto depois de ler. Colocamos o “PD.Read_csv () ”Método aqui, que ajuda a ler o arquivo de texto e converter os dados do arquivo de texto no quadro de dados e armazená -los na variável“ DF ”.

Passamos o nome do arquivo, que é “mydata.txt ”, aqui, e então usamos" SEP "e atribuímos o personagem em branco a este" sep ". Então, esse personagem em branco funciona como o separador no arquivo de texto. Em seguida, utilizamos o "Print ()" abaixo, que é usado para imprimir os dados do arquivo de texto. Ele exibirá os dados do arquivo de texto no formulário DataFrame.

Para a execução deste código, temos que pressionar "Shift+Enter", e a saída será renderizada no terminal "Spyder". O resultado do código acima é exibido na captura de tela fornecida e você pode ver que os dados do arquivo de texto são exibidos como o DataFrame, e a primeira linha do nosso arquivo de texto é apresentada aqui como os nomes da coluna daquele DataFrame. Ele também separa os dados em que o caractere do espaço está presente no arquivo de texto.

Exemplo # 02

O arquivo de texto que leremos neste exemplo é mostrado aqui e utilizaremos novamente o método "read_csv ()", mas com diferentes parâmetros.

O método "pandas" "pd.read_csv () ”é usado e passamos três parâmetros aqui. Primeiro, colocamos o nome do arquivo, que é “registro.TXT". O segundo parâmetro é o parâmetro "SEP" e atribui o caractere em branco a ele, e então temos o terceiro parâmetro no qual definimos o "cabeçalho" e ajustamos -o a "nenhum", para que ele crie o cabeçalho padrão do quadro de dados Quando executamos este código. Salvamos tudo isso na variável "my_record" e também adicionamos "my_record" na função "print ()" para imprimir.

Todos os dados são salvos no quadro de dados e separam os dados em que o caractere do espaço está presente nos dados do arquivo de texto. Além disso, ele criou o cabeçalho padrão do DataFrame aqui porque ajustamos o parâmetro "cabeçalho" para "nenhum".

Exemplo # 03

O arquivo de texto deste exemplo é exibido e mais uma vez usaremos o método "read_csv ()" com parâmetros modificados.

Neste código, quatro parâmetros são passados ​​aqui para o método "pandas" "PD.read_csv () ”. O nome do arquivo de texto é o primeiro parâmetro. O parâmetro "SEP" recebe o personagem em branco no segundo parâmetro. O parâmetro "cabeçalho" está definido como "nenhum" no terceiro argumento e, como o quarto parâmetro, definimos os "nomes" que aparecerão como os nomes das colunas do quadro de dados depois de ler o arquivo de texto, e esses nomes de colunas são “Col_1, col_2, col_3, col_4 e col_5”. Todas essas informações foram salvas na variável "my_record", e "my_record" também foi adicionado ao método "print ()", para que seja imprimido no terminal.

Todas as informações do arquivo de texto são renderizadas aqui como o DataFrame e também separa os dados em que os espaços são adicionados no arquivo de texto. Ele também adiciona os nomes das colunas de acordo, que adicionamos acima no código.

Exemplo # 04

Este é o arquivo de texto que leremos neste exemplo utilizando outro método, o “PD.read_table () ”método.

O “PD.O método read_table () ”é adicionado aqui para ler o arquivo de texto e adicionamos“ ABC.txt ”, que é o nome do arquivo de texto. Este método ajuda a ler o arquivo de texto e também ajustamos o parâmetro "delimitador" para o personagem espacial, para que também funcione como o separador que explicamos acima. Em seguida, todos os dados do arquivo de texto são salvos na variável "my_data" e também impressos aqui.

A linha inicial do nosso arquivo de texto é mostrada aqui como os nomes das colunas do quadro de dados, e os dados do arquivo de texto são impressos como o DataFrame. Além disso, ele separa os dados do arquivo de texto em que o personagem do espaço está presente nele.

Exemplo # 05

Agora, o arquivo de texto contém os dados, que são exibidos abaixo. Desta vez, aplicaremos o "read_fwf ()" e mostraremos como ele renderiza dados depois de ler o arquivo de texto.

Como sabemos que esse método "read_fwf ()" leva apenas um parâmetro, que é o nome do arquivo que queremos ler. Adicionamos “TextFile.txt ”aqui, que é o nome do nosso arquivo de texto e atribui esse método Pandas à variável“ file_data ”, que armazenará os dados deste arquivo de texto. Em seguida, colocamos “print (file_data)” para que ele também imprima esses dados.

Aqui, todos os dados do arquivo de texto são mostrados. Não separou os dados em que os caracteres espaciais estão presentes porque não há parâmetros como "sep" ou "delimitador" nesta função.

Conclusão

Este tutorial explica como ler o arquivo de texto em "Pandas" e quais métodos são utilizados para ler o arquivo de texto em "pandas". Discutimos todos os métodos que nos ajudam a ler o arquivo de texto em "Pandas". Exploramos três métodos diferentes de "pandas" para ler nossos arquivos de texto em "pandas" neste tutorial. Também explicamos a sintaxe de todos os métodos, bem como os parâmetros de todos os métodos em detalhes aqui e lemos muitos arquivos de texto aplicando métodos diferentes com todos os parâmetros possíveis neste tutorial.