Ich lade eine txt-Datei, die eine Mischung aus Float- und String-Daten enthält. Ich möchte sie in einem Array speichern, in dem ich auf jedes Element zugreifen kann. Jetzt mache ich einfach
import pandas as pd
data = pd.read_csv('output_list.txt', header = None)
print data
Dies ist die Struktur der Eingabedatei: 1 0 2000.0 70.2836942112 1347.28369421 /file_address.txt.
Jetzt werden die Daten als eindeutige Spalte importiert. Wie kann ich es aufteilen, um verschiedene Elemente getrennt zu speichern (damit ich anrufen kann data[i,j])? Und wie kann ich einen Header definieren?
Hinzufügen sep=" " in Ihrem Code und lassen Sie ein Leerzeichen zwischen den Anführungszeichen. So können Pandas Leerzeichen zwischen Werten erkennen und in Spalten sortieren. Datenspalten dient zum Benennen Ihrer Spalten.
Vielen Dank! Wie kann ich auf ein Element der Tabelle zugreifen?
– albus_c
4. Februar 2014 um 7:57 Uhr
Wenn Sie eine Spalte aufrufen möchten, verwenden Sie data.a, wenn Sie die Spalte “a” genannt haben.
– Pietrovismara
4. Februar 2014 um 8:01 Uhr
Oder wenn Sie eine einzelne Zeile aufrufen möchten, können Sie data.a verwenden[1] (dieses Beispiel ruft die erste Zeile der Spalte auf)
– Pietrovismara
4. Februar 2014 um 8:20 Uhr
Groß! Das hat alles behoben
– albus_c
4. Februar 2014 um 8:43 Uhr
Riss! Es funktionierte.
– DANIEL ROSAS PEREZ
19. November 2021 um 22:55 Uhr
Ich möchte die obigen Antworten ergänzen, die Sie direkt verwenden könnten
df = pd.read_fwf('output_list.txt')
fwf steht für formatierte Zeilen mit fester Breite.
Tulsi Kumar
Sie können Folgendes tun:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('file_location\filename.txt', delimiter = "\t")
(z. B. df = pd.read_csv(‘F:\Desktop\ds\text.txt’, Trennzeichen = “\t”)
Die Lösung von @Pietrovismara ist korrekt, aber ich möchte nur hinzufügen: Anstatt eine separate Zeile zum Hinzufügen von Spaltennamen zu haben, ist dies über pd.read_csv möglich.
import pandas as pd
dataset=pd.read_csv("filepath.txt",delimiter="\t")
Wie Sie dieser Antwort entnehmen können, sind ‘sep’ und ‘delimeter’ gleich 🙂 stackoverflow.com/a/49533103
– Давид Шико
3. Juli 2020 um 5:44 Uhr
bfrei67
Wenn Sie den Daten keinen Index zugewiesen haben und sich nicht sicher sind, wie groß der Abstand ist, können Sie Pandas einen Index zuweisen und nach mehreren Leerzeichen suchen lassen.