Python đọc Tab được phân định tệp với ví dụ mã 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. 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. 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 Các giải pháp dưới đây chứa 5 bước chính: 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. 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 Mở tệp *.tsv đã xuất Phân tích các tệp CSV/TSV Đọc CSV bằng mô -đun sẵn có của Python có tên CSV bằng CSV.2.1 bằng CSV. người đọc Tệp văn bản được sử dụng: Python bỏ qua các tab trộn và không gian để thụt vào.11-May-2022import 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']
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.
1 with open['players.txt'] as players_data:
2 players_data.read[]
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,0 [open for writing in truncate mode] and1 with open['players.txt'] as players_data: 2 players_data.read[]
1 [open for writing in append mode].1 with open['players.txt'] as players_data: 2 players_data.read[]
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:
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
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 the1 with open['players.txt'] as players_data: 2 players_data.read[]
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
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.1 with open['players.txt'] as players_data: 2 players_data.read[]
Giới thiệu mô -đun CSV
8 to display it in a user-friendly format as shown in Fig. 3:1 with open['players.txt'] as players_data:
2 players_data.read[]
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: