Comment charger un fichier tsv dans un Pandas DataFrame?

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Je suis nouveau sur python et pandas. J'essaye de tsvcharger un fichier dans un pandas DataFrame.

Voici ce que j'essaye et l'erreur que j'obtiens:

>>> 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

— hurlement
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Pour ceux qui arrivent à cette réponse en 2017+, utilisez read_csv('path_to_file', sep='\t'). Voir cette réponse ci

— Ted Petrou

Merci @TedPetrou

— Salomon Kabongo

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Remarque : à partir de 17.0, il from_csvest déconseillé: utilisez pd.read_csvplutôt

La documentation répertorie une fonction .from_csv qui semble faire ce que vous voulez:

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

Si vous avez un en-tête, vous pouvez passer header=0.

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

— huon
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J'ai eu quelques problèmes avec cette méthode - l'indexation a été très lente et a échoué à la fin. Au lieu de cela, j'ai utilisé read_table (), qui a fonctionné beaucoup plus rapidement et sans le paramètre supplémentaire.

— Yurik

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Notez qu'à partir de 17.0 from_csvc'est déconseillé: utilisez pd.read_csvplutôt!

— rafaelvalle

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J'ai dû utiliser ce qui suit: DataFrame.read_csv ('filepath.tsv', sep = '', header = 0)

— Archie

3

C'est une mauvaise réponse; vous pouvez lire TSV nativement avec pd.read_csv/read_table, il vous suffit de définir delim_whitespace=Trueousep

— smci

3

@rafaelvalle a ajouté un avis obsolète

— Arayan Singh

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À partir de 17.0, from_csvc'est déconseillé.

Utilisez pd.read_csv(fpath, sep='\t')ou pd.read_table(fpath).

— Kamil Sindi
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Remarque: read_table est obsolète depuis la version 0.24.0. Utilisez plutôt pandas.read_csv ().

— ManuelSchneid3r

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Utilisez read_table(filepath). Le séparateur par défaut est tab

— Wes McKinney
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read_table ne nécessite aucun paramètre. Fonctionne parfaitement.

— Jay

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Essaye ça

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

Vous devez en fait corriger le paramètre sep .

— Mohsin Ashraf
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ouvrez le fichier, enregistrez-le sous .csv puis appliquez

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

pour tout autre format également, changez simplement la balise sep

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

Vous pouvez charger le fichier tsv directement dans la trame de données pandas en spécifiant un délimiteur et un en-tête.

— Jackson
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