Hướng dẫn python read tab delimited file with header - python đọc tập tin được phân định bằng tab với tiêu đề

Question

Python đọc Tab được phân định tệp với ví dụ mã

Nội dung chính Show

Làm cách nào để đọc tệp TSV trong Python?
Làm cách nào để đọc một tệp phân tách trong Python?
Làm thế nào để bạn tách một tab trong Python?
Tệp phân loại tab trong Python là gì?
Làm cách nào để xem tệp .tsv?
Làm thế nào để bạn phân tích TSV?
Làm cách nào để đọc tệp CSV bằng cách sử dụng Delimiter trong Python?
Làm cách nào để đọc một tệp CSV phân tách bằng dấu phẩy trong Python?
Làm thế nào để bạn đọc một tệp văn bản được phân tách trong pyspark?
Python có hoạt động với các tab không?
Mặc dù nó không hoàn toàn cần thiết trong trường hợp của chúng tôi, chúng tôi sẽ vượt qua 1 with open('players.txt') as players_data: 2 players_data.read()3 như một đối số cho hàm open() theo tài liệu mô -đun. Nếu tệp của chúng tôi chứa các dòng mới bên trong các trường được trích dẫn, điều này đảm bảo rằng chúng sẽ được xử lý chính xác.
Để bắt đầu, chúng tôi sẽ tạo một danh sách trống nơi chúng tôi sẽ lưu trữ từng trò chơi dưới dạng từ điển riêng biệt:
Giới thiệu mô -đun CSV
Trước hết, chúng tôi sẽ nhập mô -đun CSV:
Trước hết, chúng tôi sẽ nhập mô -đun CSV:

Xin chào tất cả mọi người, trong bài đăng này, chúng tôi sẽ kiểm tra cách giải câu đố lập trình tệp Python đọc được phân định.

import pandas as pd
import codecs

df = pd.read_csv(filename, sep='\t', lineterminator='\r')

# To increase robustness, optionnal.
doc = codecs.open('document','rU','UTF-16')

df = pd.read_csv(doc, sep='\t')

Chúng tôi đã có thể chứng minh làm thế nào để sửa lỗi Python đọc được phân định lỗi bằng cách xem xét một loạt các ví dụ được lấy từ thế giới thực.

Làm cách nào để đọc tệp TSV trong Python?

Cách rất đơn giản để đọc dữ liệu từ tệp TSV trong Python là sử dụng Split (). Chúng ta có thể đọc một tệp TSV đã cho và lưu trữ dữ liệu của nó vào danh sách.23-NOV-2021

Làm cách nào để đọc một tệp phân tách trong Python?

Các giải pháp dưới đây chứa 5 bước chính:

Bước 1: Mở tệp văn bản bằng hàm Open ().
Đọc qua tệp một dòng tại một thời điểm bằng cách sử dụng một vòng lặp.
Chia dòng thành một mảng.
Xuất nội dung của mỗi trường bằng phương pháp in.
Sau khi hoàn thành vòng lặp FOR, hãy đóng tệp bằng phương thức đóng ().

Làm thế nào để bạn tách một tab trong Python?

Bạn có thể trực tiếp sử dụng nhân vật Tab Escape Trình tự \ t \ T, để in một danh sách được phân tách bằng tab trong Python.

Tệp phân loại tab trong Python là gì?

Một tệp được phân phối theo tab là một định dạng văn bản nổi tiếng và được sử dụng rộng rãi để trao đổi dữ liệu. Bằng cách sử dụng một cấu trúc tương tự như bảng tính, nó cũng cho phép người dùng trình bày thông tin theo cách dễ hiểu và chia sẻ trên các ứng dụng-bao gồm các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ.10-Dec-2018

Làm cách nào để xem tệp .tsv?

Mở tệp *.tsv đã xuất

Đây *. Tệp TSV có thể được mở trong Excel. Đây là các bước ưa thích:
Duyệt đến vị trí tệp và chọn tệp hàng loạt để mở. Nhấp đúp vào tên tệp hoặc nhấp vào nút Mở Mở. Trình hướng dẫn nhập văn bản trên mạng sẽ mở.
Nhấp vào nút Kết thúc. Cửa sổ dữ liệu nhập khẩu của người Viking sẽ mở.

Làm thế nào để bạn phân tích TSV?

Phân tích các tệp CSV/TSV

Nhấp vào dấu phẩy (CSV) để tách các cột bằng dấu phẩy.
Nhấp vào Tab (TSV) để tách các cột bằng các tab.
Nhấp vào không gian để tách các cột với khoảng trắng.
Nhấp vào ký tự tùy chỉnh và nhập ký tự được sử dụng để tách các cột. Lưu ý: Thoát khỏi các ký tự đặc biệt với dấu gạch chéo ngược (\).

Làm cách nào để đọc tệp CSV bằng cách sử dụng Delimiter trong Python?

Đọc các tệp CSV bằng gấu trúc. Để đọc các tệp CSV này, chúng tôi sử dụng chức năng của thư viện gấu trúc có tên là read_csv ().
Phân tách thanh dọc. Do đó, một tệp được phân định thanh dọc có thể được đọc bởi: df = pd.read_csv ("c: \ users \ rahul \ desktop \ example.csv", sep = '|')
Dấu cách phân tách đại tràng.
Phân tách tab.
Conclusion.

Làm cách nào để đọc một tệp CSV phân tách bằng dấu phẩy trong Python?

Đọc CSV bằng mô -đun sẵn có của Python có tên CSV bằng CSV.2.1 bằng CSV. người đọc

Nhập thư viện CSV. Nhập CSV.
Mở tệp CSV. Các .
Sử dụng đối tượng CSV.Reader để đọc tệp CSV. csvreader = csv.Reader (tệp)
Trích xuất tên trường. Tạo một danh sách trống gọi là tiêu đề.
Trích xuất các hàng/hồ sơ.
Đóng tệp.

Làm thế nào để bạn đọc một tệp văn bản được phân tách trong pyspark?

Tệp văn bản được sử dụng:

Phương pháp 1: Sử dụng Spark.Read.Text ()
Phương pháp 2: Sử dụng Spark.Read.CSV ()
Phương pháp 3: Sử dụng Spark.Read.Format ()

Python có hoạt động với các tab không?

Python bỏ qua các tab trộn và không gian để thụt vào.11-May-2022

Mặc dù nó không hoàn toàn cần thiết trong trường hợp của chúng tôi, chúng tôi sẽ vượt qua 1 with open('players.txt') as players_data: 2 players_data.read()3 như một đối số cho hàm open() theo tài liệu mô -đun. Nếu tệp của chúng tôi chứa các dòng mới bên trong các trường được trích dẫn, điều này đảm bảo rằng chúng sẽ được xử lý chính xác.

Hình 2 cho thấy mỗi hàng được đọc vào một danh sách sau khi bộ trên được thực hiện:

Mặc dù điều này chắc chắn trông tốt hơn nhiều so với phiên bản trước của chúng tôi, nơi các tab và dòng mới được trộn với nội dung thực tế, nhưng vẫn còn chỗ để cải thiện.

Lớp Dictreader

Để bắt đầu, chúng tôi sẽ tạo một danh sách trống nơi chúng tôi sẽ lưu trữ từng trò chơi dưới dạng từ điển riêng biệt:

Cuối cùng, chúng tôi sẽ lặp lại cùng một mã như trên chỉ với một thay đổi nhỏ. Thay vì in từng hàng, chúng tôi sẽ thêm nó vào games_list. Nếu bạn đang sử dụng Python 3.5 trở lên, bạn có thể bỏ qua

1    with open('players.txt') as players_data:
2    	players_data.read()

5 và sử dụng

1    with open('players.txt') as players_data:
2    	players_data.read()

6 thay thế. Trong Python 3.6 trở lên, chức năng này được sử dụng để biến từ điển theo thứ tự thành một thông thường để dễ đọc hơn và thao tác dễ dàng hơn.open() built-in function to open a file named players.txt located in the current directory:

1    with open('players.txt') as players_data:
2    	players_data.read()

Python

Chúng ta có thể tiến thêm một bước và sử dụng danh sách hiểu để chỉ trả về những trò chơi trong đó điểm khách truy cập lớn hơn 130. Câu lệnh sau đây tạo ra một danh sách mới có tên là Visiter_Big_Score_Games và đưa nó vào mỗi trò chơi bên trong Games_list nơi điều kiện là đúng:open() function accepts an optional parameter that indicates how the file will be used. If not present, read-only mode is assumed. Other alternatives include, but are not limited to,
1    with open('players.txt') as players_data:
2    	players_data.read()
0 (open for writing in truncate mode) and
1 with open('players.txt') as players_data: 2 players_data.read()
1 (open for writing in append mode).

Sau khi nhấn Enter hai lần để thực thi bộ trên, chúng ta sẽ thấy các tab (\ t) giữa các trường và ngắt dòng mới (\ n) làm dấu phân cách ghi trong Hình 1:\t) between fields, and new line breaks (\n) as record separators in Fig. 1:

Hướng dẫn python read tab delimited file with header - python đọc tập tin được phân định bằng tab với tiêu đề

Mặc dù chúng tôi sẽ chủ yếu quan tâm đến việc trích xuất dữ liệu từ các tệp, chúng tôi cũng có thể viết cho họ. Một lần nữa, lưu ý rằng việc sử dụng \ n ở đầu để chỉ một bản ghi mới và các trường riêng biệt:\n at the beginning to indicate a new record and \t to separate fields:

1    with open('players.txt', 'a') as players_data:
2    	players_data.write('\n{}\t{}\t{}\t{}\t{}\t{}\t{}'.format('Trey', 'Burke', '23', '1.85', '2013', '79.4', '23.2'))

Python

Mặc dù chức năng

1    with open('players.txt') as players_data:
2    	players_data.read()

2 giúp dễ đọc, có nhiều phương pháp hiệu quả hơn để xử lý cả đọc và viết - tất cả đều có sẵn trong cùng một mô -đun trong thư viện tiêu chuẩn. Điều này đặc biệt quan trọng nếu chúng ta đang xử lý các tệp lớn.

1    with open('players.txt') as players_data:
2    	players_data.read()

2 function helps with readability, there are more efficient methods to handle both reading and writing - all available within the same module in the standard library. This is particularly important if we are dealing with large files.

Giới thiệu mô -đun CSV

Mặc dù nó được đặt tên theo các giá trị được phân tách bằng dấu phẩy, mô -đun CSV có thể quản lý các tệp được phân tích cú pháp bất kể phân cách trường - có thể là tab, thanh dọc hoặc bất cứ thứ gì khác. Ngoài ra, mô -đun này cung cấp hai lớp để đọc và ghi dữ liệu vào từ điển Python (tương ứng là DicTreader và Dictwriter). Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ tập trung vào trước đây.CSV module can manage parsed files regardless of the field delimiter - be it tabs, vertical bars, or just about anything else. Additionally, this module provides two classes to read from and write data to Python dictionaries (DictReader and DictWriter, respectively). In this guide we will focus on the former exclusively.

Trước hết, chúng tôi sẽ nhập mô -đun CSV:CSV module:

Tiếp theo, chúng tôi sẽ mở tệp ở chế độ chỉ đọc, khởi tạo đối tượng đầu đọc CSV và sử dụng nó để đọc một hàng tại một thời điểm:

1    with open('nba_games_november2018_visitor_wins.txt', newline = '') as games:                                                                                          
2    	game_reader = csv.reader(games, delimiter='\t')
3    	for game in game_reader:
4    		print(game)

Python

Mặc dù chức năng
1    with open('players.txt') as players_data:
2    	players_data.read()
2 giúp dễ đọc, có nhiều phương pháp hiệu quả hơn để xử lý cả đọc và viết - tất cả đều có sẵn trong cùng một mô -đun trong thư viện tiêu chuẩn. Điều này đặc biệt quan trọng nếu chúng ta đang xử lý các tệp lớn.
1 with open('players.txt') as players_data: 2 players_data.read()
3 as an argument to the open() function as per the module documentation. If our file contains newlines inside quoted fields, this ensures that they will be processed correctly.

Giới thiệu mô -đun CSV

Mặc dù nó được đặt tên theo các giá trị được phân tách bằng dấu phẩy, mô -đun CSV có thể quản lý các tệp được phân tích cú pháp bất kể phân cách trường - có thể là tab, thanh dọc hoặc bất cứ thứ gì khác. Ngoài ra, mô -đun này cung cấp hai lớp để đọc và ghi dữ liệu vào từ điển Python (tương ứng là DicTreader và Dictwriter). Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ tập trung vào trước đây.

Trước hết, chúng tôi sẽ nhập mô -đun CSV:

Tiếp theo, chúng tôi sẽ mở tệp ở chế độ chỉ đọc, khởi tạo đối tượng đầu đọc CSV và sử dụng nó để đọc một hàng tại một thời điểm:

Mặc dù nó không hoàn toàn cần thiết trong trường hợp của chúng tôi, chúng tôi sẽ vượt qua

1    with open('players.txt') as players_data:
2    	players_data.read()

3 như một đối số cho hàm open() theo tài liệu mô -đun. Nếu tệp của chúng tôi chứa các dòng mới bên trong các trường được trích dẫn, điều này đảm bảo rằng chúng sẽ được xử lý chính xác.games_list. If you are using Python 3.5 or older, you can omit

1    with open('players.txt') as players_data:
2    	players_data.read()

5 and use

1    with open('players.txt') as players_data:
2    	players_data.read()

6 instead. In Python 3.6 and newer, this function is used to turn the ordered dictionary into a regular one for better readability and easier manipulation.

1    with open('nba_games_november2018_visitor_wins.txt', newline = '') as games:                                                                                          
2    	game_reader = csv.DictReader(games, delimiter='\t')
3    	for game in game_reader:
4    		games_list.append(dict(game))

Python

Mặc dù chức năng

1    with open('players.txt') as players_data:
2    	players_data.read()

2 giúp dễ đọc, có nhiều phương pháp hiệu quả hơn để xử lý cả đọc và viết - tất cả đều có sẵn trong cùng một mô -đun trong thư viện tiêu chuẩn. Điều này đặc biệt quan trọng nếu chúng ta đang xử lý các tệp lớn.visitor_big_score_games and populates it with each game inside games_list where the condition is true:

1    visitor_big_score_games = [game for game in games_list if int(game['Visitor score']) > 130]

Python

Mặc dù chức năng

1    with open('players.txt') as players_data:
2    	players_data.read()

2 giúp dễ đọc, có nhiều phương pháp hiệu quả hơn để xử lý cả đọc và viết - tất cả đều có sẵn trong cùng một mô -đun trong thư viện tiêu chuẩn. Điều này đặc biệt quan trọng nếu chúng ta đang xử lý các tệp lớn.visitor_big_score_games.json for distribution in JSON format:

1    with open('visitor_big_score_games.json', 'w') as games:
2    	games.write(str(visitor_big_score_games))

Python

Mặc dù chức năng
1    with open('players.txt') as players_data:
2    	players_data.read()
2 giúp dễ đọc, có nhiều phương pháp hiệu quả hơn để xử lý cả đọc và viết - tất cả đều có sẵn trong cùng một mô -đun trong thư viện tiêu chuẩn. Điều này đặc biệt quan trọng nếu chúng ta đang xử lý các tệp lớn.
1 with open('players.txt') as players_data: 2 players_data.read()
7 function requires a string as an argument. That is why we had to convert the entire list into a string before performing the write operation.

Giới thiệu mô -đun CSV

1    with open('players.txt') as players_data:
2    	players_data.read()

8 to display it in a user-friendly format as shown in Fig. 3:

1    import pprint as pp
2    pp.pprint(visitor_big_score_games)

Python

Mặc dù nó được đặt tên theo các giá trị được phân tách bằng dấu phẩy, mô -đun CSV có thể quản lý các tệp được phân tích cú pháp bất kể phân cách trường - có thể là tab, thanh dọc hoặc bất cứ thứ gì khác. Ngoài ra, mô -đun này cung cấp hai lớp để đọc và ghi dữ liệu vào từ điển Python (tương ứng là DicTreader và Dictwriter). Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ tập trung vào trước đây.

Trước hết, chúng tôi sẽ nhập mô -đun CSV:

Tiếp theo, chúng tôi sẽ mở tệp ở chế độ chỉ đọc, khởi tạo đối tượng đầu đọc CSV và sử dụng nó để đọc một hàng tại một thời điểm:

programming python Tab-separated list Python

Hướng dẫn python read tab delimited file with header - python đọc tập tin được phân định bằng tab với tiêu đề

Làm cách nào để đọc tệp TSV trong Python?

Làm cách nào để đọc một tệp phân tách trong Python?

Làm thế nào để bạn tách một tab trong Python?

Tệp phân loại tab trong Python là gì?

Làm cách nào để xem tệp .tsv?

Làm thế nào để bạn phân tích TSV?

Làm cách nào để đọc tệp CSV bằng cách sử dụng Delimiter trong Python?

Làm cách nào để đọc một tệp CSV phân tách bằng dấu phẩy trong Python?

Làm thế nào để bạn đọc một tệp văn bản được phân tách trong pyspark?

Python có hoạt động với các tab không?

Để bắt đầu, chúng tôi sẽ tạo một danh sách trống nơi chúng tôi sẽ lưu trữ từng trò chơi dưới dạng từ điển riêng biệt:

Giới thiệu mô -đun CSV

Trước hết, chúng tôi sẽ nhập mô -đun CSV:

Trước hết, chúng tôi sẽ nhập mô -đun CSV:

Bài Viết Liên Quan

Quảng Cáo

Có thể bạn quan tâm

Toplist được quan tâm

Quảng cáo

Xem Nhiều

Quảng cáo

Chúng tôi

Điều khoản

Trợ giúp

Mạng xã hội