“Pandalarda”, metin dosyasını “pandalar” yönteminin yardımıyla kolayca okuyabiliriz. “Pandalar” bize metin dosyasını okuma fırsatı veriyor. “Pandalar”, metin dosyasını okumak için farklı yerleşik yöntemler sunar. Bu eğitimdeki tüm yöntemleri burada tüm parametrelerle birlikte tartışacağız ve ayrıntılı olarak açıklayacağız. Ayrıca burada kodlarımızdaki “pandalar” yöntemlerini kullanarak “pandalar”daki metin dosyasını okuyacağız.”
“pandalarda” Metin Dosyasını Okuma Yöntemleri
'Pandalarda', metin dosyasını okumamıza yardımcı olan üç yöntemimiz var. Ayrıca burada metin dosyasını okuduğumuz bazı örnekler yaptık. “Pandaların” sağladığı yöntemler aşağıda tartışılmaktadır:
-
- pd.read_csv() yöntemini kullanarak.
- pd.read_table() yöntemini kullanarak.
- pd.read_fwf() yöntemini kullanarak.
Şimdi bu eğitimde tüm bu yöntemlerin sözdizimini açıklıyoruz ve tüm yöntemlerin parametrelerini ayrıntılı olarak tartışıyoruz.
read_csv() sözdizimi
pd.read_csv ( 'dosyaadı.txt', eylül =' ', başlık =Yok, isimler = [ “Sütun_adı1”, “Sütun_adı2, “Sütun_adı2”, ………….. ] )
Bu yöntemde önce verilerini okumak istediğimiz metin dosyasının adını ekliyoruz ve bu yöntemin ilk parametresidir. Ardından, bu yöntemde ayırıcı olan “sep”i yerleştiriyoruz ve burada karakter olarak boşluk yerleştiriyoruz, böylece boşluğu ayırıcı olarak kabul edecek. Bundan sonra, başlık parametremiz var ve bu parametrenin “Yok” değeri kullanılıyor, bu nedenle varsayılan başlığı oluşturacak ve bu parametreyi eklemezsek, metin dosyasının ilk satırını dikkate alacaktır. başlık olarak. “names” parametresinde, başlık olarak eklememiz gereken sütun adlarını ekleyebiliriz.
read_table() sözdizimi
pd.read_table ( 'dosyaadı.txt' , sınırlayıcı = '' )
Bu yöntemde ilk parametre olarak metin dosyasının dosya adını koyuyoruz. Sınırlayıcıda ' ' yerleştirdiğimizde, ayırıcı olarak boşluk karakterini alacaktır.
read_fwf() sözdizimi
pd.read_fwf ( 'dosyaadı.txt' )
Bu yöntem, metin dosyasının adı olan yalnızca bir parametre alır.
Şimdi bu yöntemleri “pandas” kodlarındaki metin dosyalarını okumak ve metin dosyasının verilerini terminalde göstermek için kullanacağız.
Örnek # 01
Bu eğitimde sunulan tüm bu kodları yaptığımız “Spyder” uygulaması burada. Verilerini okumak istediğimiz metin dosyası aşağıda gösterilmiştir. Bu metin dosyasını “pandalar”da okumak için “read_csv()” yöntemini kullanacağız.
“read_csv()” yöntemini kullanmak istediğimiz için öncelikle “pandas” kitaplığını içe aktarıyoruz ve bu “pandalar” yöntemi. Bu yönteme yalnızca “pandalar” kitaplığını içe aktardığımızda erişiriz. Burada “pandas as pd” den bahsediyoruz, bu yüzden bu “pd”, onu kullanma yönteminin adıyla yerleştirildi. Bundan sonra, burada metin dosyasının verilerini okuduktan sonra saklamak için kullanılan bir “df” değişkeni oluşturuyoruz. Metin dosyasının okunmasına ve metin dosyası verilerinin DataFrame'e dönüştürülmesine ve 'df' değişkeninde saklanmasına yardımcı olan “pd.read_csv()” yöntemini buraya yerleştiriyoruz.
Buraya “myData.txt” olan dosya adını geçtik ve ardından “sep” kullanıp boş karakteri bu “sep”e atadık. Dolayısıyla bu boş karakter, metin dosyasında ayırıcı olarak çalışır. Ardından, metin dosyasının verilerini yazdırmak için kullanılan aşağıdaki “print()” i kullandık. Metin dosyasının verilerini DataFrame formunda gösterecektir.
Bu kodun çalışması için 'Shift+Enter'a basmalıyız ve çıktı 'Spyder'ın' terminalinde işlenecektir. Yukarıdaki kodun sonucu verilen ekran görüntüsünde görüntülenir ve metin dosyasının verilerinin DataFrame olarak görüntülendiğini ve metin dosyamızın ilk satırının burada o DataFrame'in sütun adları olarak sunulduğunu görebilirsiniz. Ayrıca metin dosyasında boşluk karakterinin bulunduğu verileri de ayırır.
Örnek # 02
Bu örnekte okuyacağımız metin dosyası burada gösteriliyor ve yine “read_csv()” yöntemini farklı parametrelerle kullanacağız.
“pandas” yöntemi “pd.read_csv()” kullanılıyor ve buraya üç parametre geçiyoruz. İlk olarak “Record.txt” olan dosya adını yerleştiriyoruz. İkinci parametre “sep” parametresidir ve ona boş karakter atar ve ardından “başlığı” ayarladığımız ve “Yok” olarak ayarladığımız üçüncü parametreye sahibiz, böylece DataFrame'in varsayılan başlığını oluşturacaktır. bu kodu çalıştırdığımızda. Tüm bunları “My_Record” değişkenine kaydettik ve ayrıca “print()” fonksiyonuna yazdırmak için “My_Record” ekledik.
Tüm veriler DataFrame'e kaydedilir ve metin dosyası verilerinde boşluk karakterinin bulunduğu verileri ayırır. Ayrıca “header” parametresini “None” olarak ayarladığımız için DataFrame'in varsayılan başlığını burada oluşturdu.
Örnek # 03
Bu örneğin metin dosyası görüntülenir ve bir kez daha değiştirilmiş parametrelerle “read_csv()” yöntemini kullanacağız.
Bu kodda, burada “pandas” yöntemine “pd.read_csv()” dört parametre iletilir. Metin dosyasının adı ilk parametredir. İkinci parametrede “sep” parametresine boş karakter verilir. Üçüncü argümanda “header” parametresi “None” olarak ayarlandı ve dördüncü parametre olarak metin dosyasını okuduktan sonra DataFrame'in sütun isimleri olarak görünecek olan “nameleri” belirledik ve bu sütun isimleri 'COL_1, COL_2, COL_3, COL_4 ve COL_5'. Tüm bu bilgiler “My_Record” değişkenine kaydedilmiştir ve “My_Record” da “print()” yöntemine eklenerek terminalde yazdırılacaktır.
Metin dosyasının tüm bilgileri burada DataFrame olarak işlenir ve ayrıca metin dosyasında boşlukların eklendiği verileri ayırır. Ayrıca, yukarıda koda eklediğimiz sütun adlarını buna göre ekler.
Örnek # 04
Bu örnekte başka bir yöntem olan “pd.read_table()” yöntemini kullanarak okuyacağımız metin dosyası budur.
Metin dosyasını okumak için buraya “pd.read_table()” yöntemi eklenir ve metin dosyasının adı olan “ABC.txt” eklenir. Bu yöntem metin dosyasının okunmasına yardımcı olur ve ayrıca “sınırlayıcı” parametresini boşluk karakterine ayarladık, bu nedenle yukarıda açıkladığımız ayırıcı gibi çalışacaktır. Daha sonra tüm metnin dosya verileri “My_Data” değişkenine kaydedilir ve burada da yazdırılır.
Metin dosyamızın ilk satırı burada DataFrame'in sütun adları olarak gösterilir ve metin dosyasının verileri DataFrame olarak yazdırılır. Ayrıca, içinde boşluk karakterinin bulunduğu metin dosyasının verilerini ayırır.
Örnek # 05
Şimdi, metin dosyası, aşağıda görüntülenen verileri içerir. Bu sefer “read_fwf()” yi uygulayacağız ve metin dosyasını okuduktan sonra verileri nasıl oluşturduğunu göstereceğiz.
Bildiğimiz gibi bu “read_fwf()” metodu okumak istediğimiz dosya ismi olan sadece bir parametre alır. Buraya text dosyamızın adı olan “textfile.txt”yi ekliyoruz ve bu text dosyasının verilerini depolayacak olan “File_Data” değişkenine bu pandas metodunu atadık. Sonra “print(File_Data)” koyduk, böylece bu verileri de yazdırdı.
Burada, metin dosyasının tüm verileri gösterilir. Bu fonksiyonda “Sep” veya “sınırlayıcı” gibi bir parametre olmadığı için boşluk karakterlerinin bulunduğu verileri ayırmamıştır.
Çözüm
Bu öğretici, 'pandalarda' metin dosyasının nasıl okunacağını ve 'pandalarda' metin dosyasını okumak için hangi yöntemlerin kullanıldığını açıklar. Metin dosyasını “pandalarda” okumamıza yardımcı olan tüm yöntemleri tartıştık. Bu eğitimde 'pandalar'daki metin dosyalarımızı okumak için üç farklı 'panda' yöntemini araştırdık. Ayrıca tüm yöntemlerin sözdizimini ve tüm yöntemlerin parametrelerini burada ayrıntılı olarak açıkladık ve bu derste tüm olası parametrelerle farklı yöntemler uygulayarak birçok metin dosyasını okuduk.