Pandas를 사용하여 txt 파일을 올바르게 읽는 방법

pandas를 사용하여 txt 파일을 올바르게 읽으려면 특정 코드 예제가 필요합니다.

Pandas는 널리 사용되는 Python 데이터 분석 라이브러리로, CSV 파일, Excel 파일, SQL 데이터베이스를 비롯한 다양한 데이터 유형을 처리하는 데 사용할 수 있습니다. , 등. 동시에 txt 파일과 같은 텍스트 파일을 읽는 데에도 사용할 수 있습니다. 그러나 txt 파일을 읽을 때 인코딩 문제, 구분 기호 문제 등과 같은 몇 가지 문제가 발생할 수 있습니다. 이 기사에서는 pandas를 사용하여 txt 파일을 올바르게 읽는 방법을 소개하고 특정 코드 예제를 제공합니다.

1. 일반 txt 파일 읽기

일반 txt 파일을 읽으려면 pandas에서 read_csv 함수를 사용하고 파일 경로와 구분 기호만 지정하면 됩니다. 예는 다음과 같습니다.

import pandas as pd

# 读取txt文件
df = pd.read_csv('data.txt', sep='    ')

# 显示前5行数据
print(df.head())

이 예에서는 read_csv 함수를 사용하여 data.txt 파일을 읽고 구분 기호를 탭 문자인 ' '로 지정합니다. 이 파일의 각 데이터 행은 탭 문자를 사용하여 열을 구분합니다. 구분 기호를 지정하지 않으면 pandas는 기본적으로 쉼표를 구분 기호로 사용합니다.

2. 중국어가 포함된 txt 파일 읽기

중국어가 포함된 txt 파일을 읽을 때는 인코딩 문제에 주의해야 합니다. 파일 인코딩이 utf-8인 경우 read_csv 함수에서 인코딩 방법만 지정하면 됩니다. 예는 다음과 같습니다.

import pandas as pd

# 读取txt文件
df = pd.read_csv('data.txt', sep='    ', encoding='utf-8')

# 显示前5行数据
print(df.head())

이 예에서는 read_csv 함수에서 인코딩 방법을 utf-8로 지정합니다.

단, 파일 인코딩이 utf-8이 아닌 경우 읽기 전에 파일 인코딩을 utf-8로 변환해야 합니다. 예를 들어 파일의 인코딩이 gbk인 경우 다음 코드를 사용하여 파일을 읽을 수 있습니다.

import pandas as pd

# 先将文件编码转换成utf-8
with open('data.txt', 'r', encoding='gbk') as f:
    text = f.read()
    text = text.encode('utf-8')
    with open('data_utf8.txt', 'wb') as f2:
        f2.write(text)

# 读取转换后的txt文件
df = pd.read_csv('data_utf8.txt', sep='    ', encoding='utf-8')

# 显示前5行数据
print(df.head())

이 예에서는 먼저 open 함수를 사용하여 원본 파일을 열고 UTF-8 인코딩으로 변환합니다. 끈. 그런 다음 open 함수를 사용하여 다른 파일을 열고 변환된 문자열을 그 파일에 씁니다. 마지막으로 이전 예제와 마찬가지로 구분 기호를 탭으로 지정하고 인코딩을 utf-8로 지정하여 변환된 txt 파일을 읽습니다.

3. 누락된 값이 포함된 txt 파일 읽기

txt 파일에 누락된 값이 포함된 경우 read_csv 함수의 na_values ​​​매개변수를 사용하여 누락된 값의 표현을 지정할 수 있습니다. 예를 들어 누락된 값이 '#N/A' 문자로 표시되는 경우 다음 코드를 사용하여 파일을 읽을 수 있습니다.

import pandas as pd

# 读取txt文件，指定缺失值的表示方式为'#N/A'
df = pd.read_csv('data.txt', sep='    ', na_values='#N/A')

# 显示前5行数据
print(df.head())

이 예에서는 read_csv 함수의 na_values ​​​​매개 변수를 사용하여 결측값을 표현하는 방법으로 '#N/A'를 지정합니다. 이러한 방식으로 Pandas는 이러한 값을 NaN(결측값)으로 자동 식별하여 후속 데이터 처리를 용이하게 합니다.

4. 날짜와 시간이 포함된 txt 파일 읽기

txt 파일에 날짜 및 시간 형식의 데이터가 포함되어 있는 경우 read_csv 함수의 parse_dates 매개변수를 사용하여 이를 Pandas의 날짜 및 시간 유형으로 변환할 수 있습니다. 예를 들어 파일에 'date'라는 열이 포함되어 있고 데이터 형식이 'yyyy-mm-dd'인 경우 다음 코드를 사용하여 파일을 읽을 수 있습니다.

import pandas as pd

# 读取txt文件，并将'date'列的数据转换成日期时间类型
df = pd.read_csv('data.txt', sep='    ', parse_dates=['date'])

# 显示前5行数据
print(df.head())

이 예에서는 read_csv 함수를 사용합니다. 'date' 열의 데이터가 날짜 및 시간 유형으로 변환되도록 지정하는 parse_dates 매개변수. 이러한 방식으로 팬더는 후속 데이터 처리를 용이하게 하기 위해 자동으로 날짜/시간 유형으로 변환합니다.

요약하자면, pandas의 read_csv 함수를 사용하여 txt 파일을 읽고 다양한 문제에 대한 해당 솔루션을 사용할 수 있습니다. 동시에 인코딩 방법, 결측값 표시 방법, 날짜 및 시간 형식 등과 같은 일부 세부 사항에도 주의를 기울여야 합니다.

위 내용은 Pandas를 사용하여 txt 파일을 올바르게 읽는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!