Функция read_table
Функция read_table используется для чтения данных из текстовых файлов
и создания объекта DataFrame. В отличие от read_csv,
которая по умолчанию использует запятую в качестве разделителя,
функция read_table по умолчанию работает с табуляцией.
Однако это поведение можно изменить с помощью параметра sep.
Основные параметры: filepath_or_buffer - путь к файлу,
sep - разделитель колонок, header - строка с заголовками,
names - список имен колонок, index_col - колонка для индекса,
skiprows - количество пропускаемых строк.
Синтаксис
pd.read_table(filepath_or_buffer, sep='\t', header='infer', names=None, index_col=None, skiprows=None, ...)
Пример
Чтение данных из файла с разделителем-табуляцией:
a b
1 10
2 20
3 30
import pandas as pd
df = pd.read_table('data.tsv')
print(df)
Результат выполнения кода:
a b
0 1 10
1 2 20
2 3 30
Пример
Чтение данных с указанием разделителя-запятой и пропуском строк:
skip_this_line
a,b
1,10
2,20
import pandas as pd
df = pd.read_table('data.csv', sep=',', skiprows=1)
print(df)
Результат выполнения кода:
a b
0 1 10
1 2 20
Пример
Использование параметра names для задания имен колонок:
1 10
2 20
3 30
import pandas as pd
df = pd.read_table('data.txt', names=['x', 'y'])
print(df)
Результат выполнения кода:
x y
0 1 10
1 2 20
2 3 30
Смотрите также
-
функция
read_csv,
которая читает CSV-файлы с запятой в качестве разделителя -
функция
read_excel,
которая читает данные из Excel-файлов -
функция
read_json,
которая читает данные из JSON-формата -
функция
read_fwf,
которая читает данные фиксированной ширины
