الباندا قراءة ملف نصي

Albanda Qra T Mlf Nsy



'في الباندا' ، يمكننا بسهولة قراءة الملف النصي بمساعدة طريقة 'الباندا'. يتيح لنا 'Pandas' الفرصة لقراءة الملف النصي. يعطي 'Pandas' أساليب مضمنة مختلفة لقراءة الملف النصي. سنناقش جميع الطرق في هذا البرنامج التعليمي جنبًا إلى جنب مع جميع المعلمات هنا وسنشرحها بالتفصيل. سنقرأ أيضًا الملف النصي في 'pandas' باستخدام طرق 'pandas' في أكوادنا هنا. '

طرق قراءة ملف نصي في 'الباندا'

في 'الباندا' ، لدينا ثلاث طرق تساعدنا في قراءة الملف النصي. لقد قمنا أيضًا ببعض الأمثلة هنا التي قرأنا فيها الملف النصي. تتم مناقشة الطرق التي توفرها 'الباندا' أدناه:







    • من خلال استخدام طريقة pd.read_csv ().
    • من خلال استخدام طريقة pd.read_table ().
    • من خلال استخدام طريقة pd.read_fwf ().

الآن ، نشرح بناء الجملة لكل هذه الطرق ونناقش أيضًا معلمات جميع الطرق بالتفصيل في هذا البرنامج التعليمي.



بناء جملة read_csv ()



pd.read_csv ( 'filename.txt' ، سبتمبر = '، رأس = لا شيء ، الأسماء = [ “Col_name1” ، “Col_name2 ،“ Col_name2 ”، ………… .. ] )


في هذه الطريقة ، نضيف أولاً اسم الملف النصي الذي نريد قراءة بياناته ، وهي المعلمة الأولى لهذه الطريقة. بعد ذلك ، نضع 'sep' ، وهو فاصل في هذه الطريقة ، ونضع الفراغ هنا كحرف لذلك سوف يعتبر المسافة بمثابة الفاصل. بعد ذلك ، لدينا معلمة header ، ويتم استخدام قيمة 'None' لهذه المعلمة ، لذلك ستنشئ العنوان الافتراضي ، وإذا لم نضف هذه المعلمة ، فستأخذ في الاعتبار السطر الأول من الملف النصي كرأس. في معلمة 'names' ، يمكننا إضافة أسماء الأعمدة التي يتعين علينا إضافتها كرأس.





بناء جملة read_table ()

pd.read_table ( 'filename.txt' ، محدد = ' )


في هذه الطريقة ، نضع اسم ملف الملف النصي كمعامل أول. في المحدد ، عندما نضع '' ، فسيأخذ حرف المسافة كفاصل.



بناء جملة read_fwf ()

pd.read_fwf ( 'filename.txt' )


تأخذ هذه الطريقة معلمة واحدة فقط ، وهي اسم الملف النصي.

الآن ، سوف نستخدم هذه الطرق لقراءة الملفات النصية في أكواد 'الباندا' وإظهار بيانات الملف النصي على الجهاز.

المثال رقم 01

تطبيق 'Spyder' موجود هنا حيث قمنا بعمل كل هذه الرموز التي تم تقديمها في هذا البرنامج التعليمي. يتم عرض الملف النصي الذي نريد قراءة بياناته أدناه. سنستخدم طريقة 'read_csv ()' لقراءة هذا الملف النصي في 'pandas'.


نقوم أولاً باستيراد مكتبة 'الباندا' لأننا نريد استخدام طريقة 'read_csv ()' وهي طريقة 'الباندا'. نصل إلى هذه الطريقة فقط عندما نستورد مكتبة 'الباندا'. هنا ، نذكر 'pdas as pd' ، لذلك يتم وضع هذا 'pd' مع اسم طريقة استخدامه. بعد ذلك ، نقوم بإنشاء متغير 'df' هنا ، والذي يستخدم لتخزين بيانات الملف النصي بعد القراءة. نضع هنا طريقة “pd.read_csv ()” التي تساعد في قراءة الملف النصي وتحويل بيانات الملف النصي إلى DataFrame وتخزينها في المتغير “df”.

لقد مررنا اسم الملف ، وهو “myData.txt ،” هنا ، ثم نستخدم “sep” وقمنا بتعيين الحرف الفارغ لهذا “sep”. لذلك ، يعمل هذا الحرف الفارغ كفاصل في الملف النصي. بعد ذلك ، استخدمنا 'print ()' أدناه ، والذي يستخدم لطباعة بيانات الملف النصي. سيعرض بيانات الملف النصي في نموذج DataFrame.


لتنفيذ هذا الرمز ، يتعين علينا الضغط على 'Shift + Enter' ، وسيتم عرض الإخراج على محطة 'Spyder’s'. يتم عرض نتيجة الكود أعلاه في لقطة الشاشة المحددة ، ويمكنك أن ترى أن بيانات الملف النصي معروضة على هيئة DataFrame ، ويتم تقديم السطر الأول من ملفنا النصي هنا كأسماء أعمدة ذلك DataFrame. كما أنه يفصل البيانات حيث يوجد حرف المسافة في الملف النصي.

المثال رقم 02

يظهر هنا الملف النصي الذي سنقرأه في هذا المثال ، وسنستخدم مرة أخرى طريقة 'read_csv ()' ولكن مع معلمات مختلفة.


يتم استخدام طريقة 'pandas' 'pd.read_csv ()' ، ونمرر هنا ثلاث معاملات. أولاً ، نضع اسم الملف ، وهو “Record.txt”. المعلمة الثانية هي المعلمة 'sep' وتقوم بتعيين الحرف الفارغ لها ، ثم لدينا المعلمة الثالثة التي قمنا فيها بتعيين 'header' وضبطها على 'None' ، لذلك ستنشئ العنوان الافتراضي لـ DataFrame عندما ننفذ هذا الرمز. لقد حفظنا كل هذا في متغير 'My_Record' وأضفنا أيضًا 'My_Record' في وظيفة 'print ()' للطباعة.


يتم حفظ جميع البيانات في DataFrame ، ويفصل البيانات حيث يوجد حرف المسافة في بيانات الملف النصي. كما أنه أنشأ الرأس الافتراضي لـ DataFrame هنا لأننا عدلنا معلمة 'header' إلى 'None'.

المثال رقم 03

يتم عرض الملف النصي لهذا المثال ، وسنستخدم مرة أخرى طريقة 'read_csv ()' مع المعلمات المعدلة.


في هذا الكود ، يتم هنا تمرير أربع معاملات إلى طريقة 'الباندا' 'pd.read_csv ()'. اسم الملف النصي هو المعلمة الأولى. يتم إعطاء المعلمة 'sep' الحرف الفارغ في المعلمة الثانية. تم تعيين معلمة 'header' على 'None' في الوسيطة الثالثة ، وكمعامل رابع ، قمنا بتعيين 'الأسماء' التي ستظهر كأسماء أعمدة DataFrame بعد قراءة الملف النصي ، وأسماء هذه الأعمدة هي 'COL_1 و COL_2 و COL_3 و COL_4 و COL_5'. تم حفظ كل هذه المعلومات في متغير 'My_Record' ، كما تمت إضافة 'My_Record' إلى طريقة 'print ()' بحيث تتم طباعتها على الجهاز الطرفي.


يتم تقديم جميع المعلومات الخاصة بالملف النصي هنا كإطار بيانات ، كما أنه يفصل البيانات حيث يتم إضافة المسافات في الملف النصي. كما أنه يضيف أسماء الأعمدة وفقًا لذلك ، والتي أضفناها أعلاه في الكود.

مثال # 04

هذا هو الملف النصي الذي سنقرأه في هذا المثال باستخدام طريقة أخرى ، طريقة 'pd.read_table ()'.


تمت إضافة طريقة 'pd.read_table ()' هنا لقراءة الملف النصي ، ونضيف 'ABC.txt' ، وهو اسم الملف النصي. تساعد هذه الطريقة في قراءة الملف النصي ، وقمنا أيضًا بتعديل معلمة 'المحدد' إلى حرف المسافة ، لذلك ستعمل أيضًا مثل الفاصل الذي شرحناه أعلاه. ثم يتم حفظ جميع بيانات ملف النص في متغير 'My_Data' وطباعتها هنا أيضًا.


يظهر السطر الأول من ملفنا النصي هنا كأسماء أعمدة DataFrame ، وتتم طباعة بيانات الملف النصي باسم DataFrame. بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يفصل بين بيانات الملف النصي حيث يوجد حرف المسافة فيه.

المثال رقم 05

الآن ، يحتوي الملف النصي على البيانات المعروضة أدناه. سنقوم بتطبيق 'read_fwf ()' هذه المرة وسنعرض كيفية عرض البيانات بعد قراءة الملف النصي.


كما نعلم أن هذه الطريقة 'read_fwf ()' تأخذ معامل واحد فقط ، وهو اسم الملف الذي نريد قراءته. نضيف 'textfile.txt' هنا ، وهو اسم ملفنا النصي ونخصص طريقة الباندا هذه للمتغير 'File_Data' ، والذي سيخزن بيانات هذا الملف النصي. ثم نضع 'print (File_Data)' بحيث تطبع هذه البيانات أيضًا.


هنا ، يتم عرض جميع بيانات الملف النصي. لم يفصل بين البيانات التي توجد بها أحرف مسافات لأنه لا توجد معلمة مثل 'Sep' أو 'محدد' في هذه الوظيفة.

استنتاج

يشرح هذا البرنامج التعليمي كيفية قراءة الملف النصي في 'pandas' والطرق المستخدمة لقراءة الملف النصي في 'pandas'. لقد ناقشنا جميع الطرق التي تساعدنا في قراءة الملف النصي في 'الباندا'. لقد اكتشفنا ثلاث طرق مختلفة من 'الباندا' لقراءة ملفاتنا النصية في 'الباندا' في هذا البرنامج التعليمي. لقد أوضحنا أيضًا بناء الجملة لجميع الطرق بالإضافة إلى معلمات جميع الطرق بالتفصيل هنا وقد قرأنا العديد من الملفات النصية من خلال تطبيق طرق مختلفة مع جميع المعلمات الممكنة في هذا البرنامج التعليمي.