Hướng dẫn text file into dataframe python - tệp văn bản vào Python khung dữ liệu

Tôi có tệp .tx0 (một số loại tệp TXT CSV) và đã chuyển đổi nó thành tệp .txt thông qua python .ReadLines (), open (fileName, 'w'), vv Phương thức. Tôi có tệp TXT đã lưu mới này nhưng khi tôi cố gắng chuyển đổi nó thành DataFrame, nó chỉ cung cấp cho tôi một cột. Tệp TXT dưới đây:

Empty DataFrame
Columns: [ '"Software Version:", 6.3.2.0646, Date:, 19/08/2015 09:26:04\n',  '"Reprocess Number:", vma2:  261519, Unnamed: 7, \n',  '"Sample Name:",  , Data Acquisition Time:, 18/08/2015 17:23:23\n',  '"Instrument Name:", natural gas (PE ASXL-TCD/FID), Channel:, B\n',  '"Rack/Vial:", 0, 0.1, Operator:, joey.walker\n',  '"Sample Amount:", 1.000000, Dilution Factor:, 1.000000\n',  '"Cycle:", 1, Result File :, \\\\vma2\\TotalChrom\11170_he_tcd001.rst \n',  '"Sequence File :", \\\\vma\C1_C2_binary.seq \n',  '"===================================================================================================================================="\n',  '""\n',  '""\n'.1,  '"condensate analysis (HP4890 Optic - FID)"\n',  '"Peak", Component, Time, Area, Height, BL\n',  '"#", Name, [min], [uV*sec], [uV], \n'.1,  '------, ------, ------.1, ------.2, ------.3, ------\n',  '1, Unnamed: 55, 0.810, 706.42, 304.38, *BB\n',  '2, CH4, 0.900, 1113518.24, 495918.41, *BB\n'.1,  '3, C2H6, 1.373, 901670.23, 295381.12, *BB\n'.2,  '"", Unnamed: 73, Unnamed: 74, ------.4, ------.5, \n'.2,  '"".1, Unnamed: 79, Unnamed: 80, 2015894.89, 791603.91, \n'.3,  '"Missing Component Report"\n',  '"Component", Expected Retention (Calibration File)\n',  '------.1, ------\n'.1,  '"All components were found"\n',  '"Report stored in ASCII file :", C:\\Shared Folders\\TotalChrom\\11170_he_tcd001.TX0 \n']]
Index: []

Để đọc dễ dàng hơn:

DataFrame trống

Các cột: ['"Phiên bản phần mềm:", 6.3.2.0646, ngày :, 19/08/2015 09: 26: 04 \ n', '" '"Tên mẫu:" ,, Thời gian thu thập dữ liệu :, 18/08/2015 17: 23: 23 \ n', '"Tên công cụ:", Khí tự nhiên (PE ASXL-TCD/FID), kênh :, B \ N ',' "Rack/Vial:", 0, 0.1, toán tử :, joey.walker \ n ',' "Số lượng mẫu:", 1.000000, hệ số pha loãng :, 1.000000 \ n ',' "Chu kỳ:", 1 1 , Tệp kết quả:, \\ VMA2 \ TotalChrom \ Data \ Joey \ Binary_MixTures \ Std1 \ 11170_he_tcd001.rst \ n ',' " '"================================================ ================================================== ================================== "\ n ','" "\ n ','" "\ \ N'.1, '"Phân tích ngưng tụ (HP4890 Optic - fid)" \ n', '"đỉnh", thành phần, thời gian, diện tích, chiều cao, bl \ n', '"#", tên, [min], [ uv*sec], [uv], \ n'.1, '------, ------, ------. 1, ------. 2,- ----. N'.1 , '3, C2H6, 1.373, 901670,23, 295381.12, *BB \ n'.2,' "", Không tên: 73, không tên: 74, ------. 4, ------. \ n'.2, '"" .1, Không tên: 79, Không tên: 80, 2015894,89, 791603.91, \ n'.3,' "Báo cáo thành phần bị thiếu" \ n ',' "thành phần" ) \ n ',' ------. 1, ------ \ n'.1, '"Tất cả các thành phần đã được tìm thấy" \ n', '"" \ Các thư mục được chia sẻ \ TotalChrom \ Data \ Joey \ Binary_MixTures \ Std1 \ 11170_he_tcd001.tx0 \ n ']] Index: []

Như bạn có thể thấy đây là dấu phẩy tách biệt. Sẽ có cách nào để chuyển văn bản này sang DataFrame được phân định dấu phẩy?

Cảm ơn.

J

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về cách đọc các tệp văn bản với gấu trúc trong Python. Trong Python, mô -đun PANDAS cho phép chúng tôi tải DataFrames từ các tệp bên ngoài và làm việc trên chúng. Bộ dữ liệu có thể nằm trong các loại tệp khác nhau.

Tệp văn bản được sử dụng:

Phương pháp 1: Sử dụng read_csv ()

Chúng tôi sẽ đọc tệp văn bản với gấu trúc bằng hàm read_csv (). Cùng với tệp văn bản, chúng tôi cũng truyền phân tách dưới dạng một không gian duy nhất (‘) cho ký tự không gian bởi vì, đối với các tệp văn bản, ký tự không gian sẽ tách riêng từng trường. Có ba tham số chúng ta có thể chuyển đến hàm read_csv ().

Syntax: 

data = pandas.read_csv (‘fileName.txt

Parameters:

• FileName.txt: Như tên cho thấy nó là tên của tệp văn bản mà chúng tôi muốn đọc dữ liệu. As the name suggests it is the name of the text file from which we want to read data.
• SEP: Đó là một trường phân cách. Trong tệp văn bản, chúng tôi sử dụng ký tự không gian (‘) làm dấu phân cách.: It is a separator field. In the text file, we use the space character(‘ ‘) as the separator.
• Tiêu đề: Đây là một lĩnh vực tùy chọn. Theo mặc định, nó sẽ lấy dòng đầu tiên của tệp văn bản làm tiêu đề. Nếu chúng ta sử dụng tiêu đề = không có thì nó sẽ tạo tiêu đề. This is an optional field. By default, it will take the first line of the text file as a header. If we use header=None then it will create the header.
• Tên: Chúng tôi có thể gán tên cột trong khi nhập tệp văn bản bằng cách sử dụng đối số tên.We can assign column names while importing the text file by using the names argument.

Ví dụ 1: & nbsp;

Python3

import pandas as pd

df = pd.read_csv("gfg.txt", sep____________

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

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

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

Output:

Ví dụ 2:

Trong ví dụ 2, chúng tôi sẽ làm cho tiêu đề được nộp bằng không. Điều này sẽ tạo ra một tiêu đề mặc định trong đầu ra. Và lấy dòng đầu tiên của tệp văn bản làm mục nhập dữ liệu. Tên tiêu đề được tạo sẽ là một số bắt đầu từ 0.

Python3

import pandas as pd

df = pd.read_csv("gfg.txt", sep____________

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

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

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

Output:

Ví dụ 2:

Trong ví dụ 2, chúng tôi sẽ làm cho tiêu đề được nộp bằng không. Điều này sẽ tạo ra một tiêu đề mặc định trong đầu ra. Và lấy dòng đầu tiên của tệp văn bản làm mục nhập dữ liệu. Tên tiêu đề được tạo sẽ là một số bắt đầu từ 0.

Python3

import pandas as pd

df = pd.read_csv("gfg.txt", sep____________

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

Ví dụ 2:

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

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

Output:

Trong ví dụ 2, chúng tôi sẽ làm cho tiêu đề được nộp bằng không. Điều này sẽ tạo ra một tiêu đề mặc định trong đầu ra. Và lấy dòng đầu tiên của tệp văn bản làm mục nhập dữ liệu. Tên tiêu đề được tạo sẽ là một số bắt đầu từ 0.

df = pd.read_csv("gfg.txt", sep________

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

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

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

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

Syntax: 

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

Example:

Python3

import pandas as pd

df = pd.read_csv("gfg.txt", sep____________

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

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

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

Output:

Ví dụ 2:

Trong ví dụ 2, chúng tôi sẽ làm cho tiêu đề được nộp bằng không. Điều này sẽ tạo ra một tiêu đề mặc định trong đầu ra. Và lấy dòng đầu tiên của tệp văn bản làm mục nhập dữ liệu. Tên tiêu đề được tạo sẽ là một số bắt đầu từ 0.

Syntax: 

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

Example:

Python3

import pandas as pd

df = pd.read_csv("gfg.txt", sep____________

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

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

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

Output:

Làm cách nào để chuyển đổi TXT thành DataFrame trong Python?

Bạn có thể đọc một tệp văn bản với gấu trúc không?

Làm thế nào để bạn chuyển đổi văn bản thành một bảng trong Python?

Làm cách nào để chuyển đổi tệp TXT thành CSV trong Python?