कैसे एक पांडव DataFrame में एक tsv फ़ाइल लोड करने के लिए?

Question

मैं अजगर और पांडा के लिए नया हूं। मैं एक tsvफाइल को एक पांडा में लोड करने की कोशिश कर रहा हूं DataFrame।

यही मैं कोशिश कर रहा हूं और मुझे जो त्रुटि मिल रही है, वह है:

>>> df1 = DataFrame(csv.reader(open('c:/~/trainSetRel3.txt'), delimiter='\t'))

Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#28>", line 1, in <module>
    df1 = DataFrame(csv.reader(open('c:/~/trainSetRel3.txt'), delimiter='\t'))
  File "C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 318, in __init__
    raise PandasError('DataFrame constructor not properly called!')
PandasError: DataFrame constructor not properly called!

Comments

2017 में इस उत्तर के लिए आने वालों के लिए, का उपयोग करें read_csv('path_to_file', sep='\t')। देखें नीचे इस सवाल का जवाब

— टेड Petrou

धन्यवाद @TedPetrou

— सॉलोमन

Answer 1

नोट : 17.0 के रूप में from_csvहतोत्साहित किया गया है: pd.read_csvइसके बजाय का उपयोग करें

दस्तावेज़ीकरण एक .from_csv फ़ंक्शन को सूचीबद्ध करता है जो कि आप जो चाहते हैं वह करता है:

DataFrame.from_csv('c:/~/trainSetRel3.txt', sep='\t')

यदि आपके पास एक हेडर है, तो आप पास कर सकते हैं header=0।

DataFrame.from_csv('c:/~/trainSetRel3.txt', sep='\t', header=0)

Comments

इस पद्धति के साथ मेरे कुछ मुद्दे थे - यह अंत में बहुत धीमा और असफल अनुक्रमण था। इसके बजाय, मैंने read_table () का उपयोग किया, जो कि अधिक तेजी से और अतिरिक्त परम के बिना काम करता था।

— यूरीक

ध्यान दें कि 17.0 के रूप में from_csvहतोत्साहित किया गया है: pd.read_csvइसके बजाय का उपयोग करें !

— राफेलवेले

मुझे निम्नलिखित का उपयोग करना था: DataFrame.read_csv ('filepath.tsv', sep = '', हैडर = 0)

— Archie

यह एक बुरा जवाब है; आप टीएसवी को मूल रूप से पढ़ सकते हैं pd.read_csv/read_table, आपको बस सेट करने की आवश्यकता है delim_whitespace=Trueयाsep

— smci करें

@rafaelvalle ने पदावनत नोटिस जोड़ा

— अरयन सिंह

Answer 2

17.0 के रूप में from_csvहतोत्साहित किया जाता है।

का प्रयोग करें pd.read_csv(fpath, sep='\t')या pd.read_table(fpath)।

Comments

नोट: read_table को 0.24.0 संस्करण के बाद से हटा दिया गया है। इसके बजाय pandas.read_csv () का उपयोग करें।

— मैनुएल श्नाइड 3r

Answer 3

का उपयोग करें read_table(filepath)। डिफ़ॉल्ट विभाजक टैब है

Comments

read_table को किसी भी पैरामीटर की आवश्यकता नहीं है। पूरी तरह से काम कर रहा है।

— Jay

Answer 4

इसे इस्तेमाल करे

df = pd.read_csv("rating-data.tsv",sep='\t')
df.head()

आपको वास्तव में एसईपी पैरामीटर को ठीक करने की आवश्यकता है ।

Answer 5

फ़ाइल खोलें, .csv के रूप में सहेजें और फिर आवेदन करें

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

किसी अन्य प्रारूप के लिए भी, बस sep टैग बदलें

Answer 6

df = pd.read_csv('filename.csv', sep='\t', header=0)

आप delimitor और हैडर को निर्दिष्ट करके psas डेटा फ़्रेम में सीधे tsv फ़ाइल लोड कर सकते हैं।