Загрузка и обработка данных из txt файла в Pandas

Быстрый ответ

Для чтения текстовых файлов и преобразования их в формат Pandas DataFrame используется функция pd.read_csv(), при этом важно корректно указать разделитель в файле.

В случае работы с CSV-файлами:

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.txt')  # По умолчанию используется запятая в качестве разделителя

Если в файле применяются табуляция или точка с запятой в качестве разделителей:

df = pd.read_csv('data.txt', delimiter='\t')  # Для файлов с табуляцией
df = pd.read_csv('data.txt', delimiter=';')   # Для файлов с разделителем в виде точки с запятой

Важно, чтобы указанный delimiter соответствовал используемому в вашем файле разделителю.

Обработка файлов, разделённых пробелами

Если файл разделён пробелами, установите пробел в качестве разделителя:

df = pd.read_csv('data.txt', sep=' ')  # Используем пробел в качестве разделителя

Если файл не содержит заголовков, добавьте аргумент header=None, чтобы первая строка не воспринималась как заголовок:

df = pd.read_csv('data.txt', sep=' ', header=None)  # Уточняем отсутствие заголовков

Для удобства работы с данными можете задать имена столбцам:

df.columns = ['Col1', 'Col2', 'Col3']  # Присваиваем столбцам осмысленные имена

При работе с файлами в формате fixed-width или в случае неравномерных интервалов между данными используйте pd.read_fwf():

df = pd.read_fwf('data.txt')  # Pandas справляется с неравномерными промежутками между данными

Визуализация

Вызов pd.read_csv('data.txt', delimiter='\t') трансформирует текстовый файл в структурированный DataFrame:

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.txt', delimiter='\t')  # Данные организованы и структурированы

Ваши текстовые данные из хаотичного набора преобразуются в структурированный вид.

📄 → 🐼 → 🖼️: Pandas вносит порядок в хаос данных.

Примечание: Выбор разделителя является ключевым для корректной структуризации DataFrame.

Проверка корректности загрузки данных

Очень важно не только загрузить данные, но и правильно их интерпретировать. Возможно, потребуется учет сложной структуры разделителей или задание названий колонок:

df = pd.read_csv('data.txt', delimiter='[,\t;]+', engine='python')  # Обработка случаев с множественными разделителями
df = pd.read_csv('data.txt', sep=' ', names=['ID', 'Val1', 'Val2'], header=None)  # Задаем имена столбцам

Устранение возможных проблем

Ошибка при парсинге данных

Если данные не загружаются как следует, прежде всего, проверьте путь к файлу и корректность указания разделителя. Мелкая ошибка в одном из этих параметров может исказить структуру DataFrame:

import os
if os.path.exists('data.txt'):
    df = pd.read_csv('data.txt', sep='|')  # Показываем важность выбора правильного разделителя
else:
    print("File not found.")  # Сигнализируем о ненайденном файле

Несоответствие типа данных

Pandas пытается автоматически определить типы данных, но иногда может произойти непредвиденная путаница. В таких случаях поможет указание параметра dtype:

df = pd.read_csv('data.txt', sep=' ', dtype={'ID': int, 'Val1': float})  # Задаем типы данных заранее

Проблемы с объёмом памяти

При работе с большими файлами может возникнуть проблема, связанная с их размером. В таких ситуациях помогут параметры chunksize или iterator:

chunk_iter = pd.read_csv('data.txt', chunksize=10000)  # Обрабатываем данные по частям

Упрощение манипуляции данными

После успешного импорта файла можно приступать к манипуляциям с данными:

# Доступ к элементу на пересечении второй строки и третьего столбца
value = df.iloc[1, 2]  # Прямой вызов нужного элемента

# Создание нового DataFrame на основе определённых условий
new_df = df[df['Col1'] > some_value]  # Выделяем подмножество данных

# Изменение данных с помощью лямбда-функций
df['Col2'] = df['Col2'].apply(lambda x: x * 2)  # Простое преобразование данных

Полезные материалы

1. pandas.read_csv — документация pandas 2.2.0
2. Работа с текстовыми данными — документация pandas 2.2.0
3. pandas: Руководство по чтению и записи файлов – Real Python
4. Учебник по Pandas для начинающих – LearnDataSci
5. Инструменты чтения и записи данных (текст, CSV, HDF5, ...) — документация pandas 2.2.0
6. python – Загрузка данных из txt-файла с использованием pandas – Stack Overflow
7. Шпаргалка по Pandas для анализа данных – Dataquest