Pandas를 사용하여 txt 파일을 읽는 실용적인 팁

Pandas를 사용하여 txt 파일을 읽는 실용적인 팁, 구체적인 코드 예제가 필요합니다.

데이터 분석 및 데이터 처리에서 txt 파일은 일반적인 데이터 형식입니다. Pandas를 사용하여 txt 파일을 읽으면 빠르고 편리한 데이터 처리가 가능합니다. 이 기사에서는 특정 코드 예제와 함께 pandas를 사용하여 txt 파일을 더 잘 읽는 데 도움이 되는 몇 가지 실용적인 기술을 소개합니다.

1. 구분 기호가 있는 txt 파일 읽기

pandas를 사용하여 구분 기호가 있는 txt 파일을 읽을 때 read_csv 함수를 사용하고 delimiter 매개변수를 설정하여 구분 기호를 지정할 수 있습니다(기본값은 쉼표). 다음은 탭 구분 기호가 있는 txt 파일을 읽는 코드 예제입니다.

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.txt', delimiter='    ')

2. 고정 형식 txt 파일 읽기

txt 파일의 각 데이터 열 너비가 고정되어 있으면 read_fwf를 사용할 수 있습니다. 파일을 읽는 함수입니다. 고정 형식 txt 파일을 읽을 때 colspecs 매개변수를 사용하여 데이터의 각 열 너비를 지정해야 합니다. 다음은 고정 형식 txt 파일을 읽는 코드 예제입니다.

import pandas as pd

colspecs = [(0,5),(5,10),(10,15),(15,20)]
df = pd.read_fwf('data.txt', colspecs=colspecs)

3. 파일 헤더 또는 특정 줄 건너뛰기

txt 파일에는 건너뛰고 처리해야 하는 파일 헤더나 특정 줄이 있을 수 있습니다. Pandas를 사용하여 txt 파일을 읽을 때 Skiprows 매개변수를 사용하여 건너뛸 줄 수를 지정하거나 header 매개변수를 사용하여 파일 헤더를 건너뛰어야 하는지 여부를 지정할 수 있습니다. 다음은 파일 헤더를 건너뛰는 코드 예제입니다.

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.txt', delimiter='    ', header=1)

4. 사용자 정의 열 이름

txt 파일을 읽을 때 pandas는 기본적으로 데이터의 첫 번째 줄을 열 이름으로 구문 분석합니다. txt 파일에 열 이름이 없거나 열 이름을 사용자 정의해야 하는 경우 매개변수 이름을 사용하여 열 이름을 지정할 수 있습니다. 다음은 사용자 정의 열 이름에 대한 코드 예입니다.

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.txt', delimiter='    ', names=['name','age','gender'])

5. Missing 데이터 처리

txt 파일에는 데이터가 누락되는 경우가 많습니다. Pandas는 누락된 데이터를 처리하는 다양한 방법을 제공하며, 그 중 가장 일반적으로 사용되는 방법은 fillna 함수를 사용하여 누락된 데이터를 채우는 것입니다. 다음은 누락된 데이터를 처리하기 위한 코드 예제입니다.

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.txt', delimiter='    ')
df = df.fillna(0) # 将缺失数据填补为0

요약

위는 특정 코드 예제와 함께 Pandas를 사용하여 txt 파일을 읽는 몇 가지 일반적인 실제 기술입니다. 실제 사용에서는 특정 데이터 파일과 요구 사항에 따라 적절한 방법을 선택해야 합니다. Pandas는 매우 풍부한 기능과 매개변수 세트를 제공합니다. 이러한 기술을 익히면 데이터를 보다 효율적으로 처리하는 데 도움이 됩니다.

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