Wie lade ich eine tsv-Datei in einen Pandas DataFrame?

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Ich bin neu in Python und Pandas. Ich versuche, eine tsvDatei in einen Pandas zu laden DataFrame.

Dies ist, was ich versuche und der Fehler, den ich bekomme:

>>> 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!

python pandas csv

— screechOwl
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Für diejenigen, die 2017+ zu dieser Antwort kommen, verwenden Sie read_csv('path_to_file', sep='\t'). Siehe diese Antwort unten

— Ted Petrou

Vielen Dank @ TedPetrou

— Salomon Kabongo

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Hinweis : Ab 17.0 from_csvwird davon abgeraten: Verwenden Sie pd.read_csvstattdessen

In der Dokumentation ist eine .from_csv- Funktion aufgeführt, die anscheinend das tut, was Sie wollen:

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

Wenn Sie einen Header haben, können Sie übergeben header=0.

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

— huon
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4

Ich hatte einige Probleme mit dieser Methode - sie war sehr langsam und schlug am Ende fehl. Stattdessen habe ich read_table () verwendet, was viel schneller und ohne den zusätzlichen Parameter funktioniert hat.

— Yurik

21

Beachten Sie, dass ab 17.0 from_csvdavon abgeraten wird: Verwenden Sie pd.read_csvstattdessen!

— Rafaelvalle

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Ich musste Folgendes verwenden: DataFrame.read_csv ('filepath.tsv', sep = '', header = 0)

— Archie

3

Das ist eine schlechte Antwort; Sie können TSV nativ mit lesen pd.read_csv/read_table, Sie müssen nur delim_whitespace=Trueodersep

— smci

3

@rafaelvalle hinzugefügt veraltete Mitteilung

— Arayan Singh

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Ab 17.0 from_csvwird davon abgeraten.

Verwenden Sie pd.read_csv(fpath, sep='\t')oder pd.read_table(fpath).

— Kamil Sindi
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4

Hinweis: read_table ist seit Version 0.24.0 veraltet. Verwenden Sie stattdessen pandas.read_csv ().

— ManuelSchneid3r

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Verwenden Sie read_table(filepath). Das Standardtrennzeichen ist tab

— Wes McKinney
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1

read_table benötigt keine Parameter. Perfekt funktioniert.

— Jay

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Versuche dies

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

Sie müssen tatsächlich den sep- Parameter korrigieren .

— Mohsin Ashraf
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Datei öffnen, als CSV speichern und dann anwenden

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

Ändern Sie für jedes andere Format einfach das sep-Tag

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

Sie können die tsv-Datei direkt in den Pandas-Datenrahmen laden, indem Sie Trennzeichen und Header angeben.

— Jackson
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