如何用Pandas读取文本文件

在这篇文章中，我们将讨论如何在python中用pandas读取文本文件。在python中，pandas模块允许我们从外部文件加载DataFrames并对其进行处理。数据集可以是不同类型的文件。

使用的文本文件：

如何用Pandas读取文本文件？

方法1：使用read_csv()

我们将用pandas的read_csv()函数来读取文本文件。与文本文件一起，我们还将分隔符传成一个空格（’ ‘），因为对于文本文件来说，空格符将分隔每个字段。我们有三个参数可以传递给 read_csv() 函数。

语法:

data=pandas.read_csv(‘filename.txt’, sep=’ ‘, header=None, names=[“Column1”, “Column2”])

参数:

filename.txt。顾名思义，它是我们想从其中读取数据的文本文件的名称。
sep : 它是一个分隔符域。在文本文件中，我们使用空格字符（’ ‘）作为分隔符。
header: 这是一个可选字段。默认情况下，它将把文本文件的第一行作为页眉。如果我们使用header=None，那么它将创建页眉。
names: 我们可以在导入文本文件时通过使用名称参数来指定列名。

示例 1:

# Read Text Files with Pandas using read_csv()
  
# importing pandas
import pandas as pd
  
# read text file into pandas DataFrame
df = pd.read_csv("gfg.txt", sep=" ")
  
# display DataFrame
print(df)

输出:

如何用Pandas读取文本文件？

示例 2:

在例子2中，我们将使头文件等于无。这将在输出中创建一个默认的页眉。并把文本文件的第一行作为数据输入。创建的页眉名称将是一个从0开始的数字。

# Read Text Files with Pandas using read_csv()
  
# importing pandas
import pandas as pd
  
# read text file into pandas DataFrame and
# create header
df = pd.read_csv("gfg.txt", sep=" ", header=None)
  
# display DataFrame
print(df)

输出:

如何用Pandas读取文本文件？

示例 3:

在上面的输出中，我们可以看到它创建了一个从数字0开始的页眉。但是我们也可以给页眉命名。在这个例子中，我们将看到如何使用pandas创建一个带有名字的头。

# Read Text Files with Pandas using read_csv()
  
# importing pandas
import pandas as pd
  
# read text file into pandas DataFrame and create 
# header with names
df = pd.read_csv("gfg.txt", sep=" ", header=None, 
                 names=["Team1", "Team2"])
  
# display DataFrame
print(df)

输出:

如何用Pandas读取文本文件？

方法2：使用read_table()

我们可以使用pandas中的read_table()从一个文本文件中读取数据。这个函数将一个普通的分隔符文件读到一个DataFrame对象中。这个函数本质上与read_csv()函数相同，但分隔符=’\t’，而不是默认的逗号。我们将用read_table函数读取数据，使分隔符等于一个空格（’ ‘）。

语法:

data=pandas.read_table('filename.txt', delimiter = ' ')

示例:

# Read Text Files with Pandas using read_table()
  
# importing pandas
import pandas as pd
  
# read text file into pandas DataFrame
df = pd.read_table("gfg.txt", delimiter=" ")
  
# display DataFrame
print(df)

输出:

如何用Pandas读取文本文件？

方法3：使用read_fwf()

read_fwf()函数中的fwf代表固定宽度的线条。我们可以用这个函数从文件中加载DataFrames。这个函数也支持文本文件。我们将使用pandas的read_fef()函数从文本文件中读取数据。它还支持可选的迭代或将文件分成几块。由于文本文件中的各列是用固定的宽度分开的，所以这个read_fef()将内容有效地读成独立的列。

语法:

data=pandas.read_fwf('filename.txt')

示例:

# Read Text Files with Pandas using read_fwf()
  
# importing pandas
import pandas as pd
  
# read text file into pandas DataFrame
df = pd.read_fwf("gfg.txt")
  
# display DataFrame
print(df)

输出:

如何用Pandas读取文本文件？