Как открыть файл tsv питон

Обновлено: 07.07.2024

Pandas – это библиотека с открытым исходным кодом на Python. Она предоставляет готовые к использованию высокопроизводительные структуры данных и инструменты анализа данных.

Модуль Pandas работает поверх NumPy и широко используется для обработки и анализа данных.
NumPy – это низкоуровневая структура данных, которая поддерживает многомерные массивы и широкий спектр математических операций с массивами. Pandas имеет интерфейс более высокого уровня. Он также обеспечивает оптимизированное согласование табличных данных и мощную функциональность временных рядов.
DataFrame – это ключевая структура данных в Pandas. Это позволяет нам хранить и обрабатывать табличные данные, как двумерную структуру данных.
Pandas предоставляет богатый набор функций для DataFrame. Например, выравнивание данных, статистика данных, нарезка, группировка, объединение, объединение данных и т.д.

Установка и начало работы с Pandas

Для установки модуля Pandas вам потребуется Python 2.7 и выше.

Если вы используете conda, вы можете установить его, используя команду ниже.

Если вы используете PIP, выполните команду ниже, чтобы установить модуль pandas.

Чтобы импортировать Pandas и NumPy в свой скрипт Python, добавьте следующий фрагмент кода:

Поскольку Pandas зависит от библиотеки NumPy, нам нужно импортировать эту зависимость.

Структуры данных

Модуль Pandas предоставляет 3 структуры данных, а именно:

Series: это одномерный массив неизменного размера, подобный структуре, имеющей однородные данные.
DataFrames: это двумерная табличная структура с изменяемым размером и неоднородно типизированными столбцами.
Panel: это трехмерный массив с изменяемым размером.

DataFrame

DataFrame – самая важная и широко используемая структура данных, а также стандартный способ хранения данных. Она содержит данные, выровненные по строкам и столбцам, как в таблице SQL или в базе данных электронной таблицы.

Мы можем либо жестко закодировать данные в DataFrame, либо импортировать файл CSV, файл tsv, файл Excel, таблицу SQL и т.д.

Мы можем использовать приведенный ниже конструктор для создания объекта DataFrame.

Ниже приводится краткое описание параметров:

data – создать объект DataFrame из входных данных. Это может быть список, dict, series, Numpy ndarrays или даже любой другой DataFrame;
index – имеет метки строк;
columns – используются для создания подписей столбцов;
dtype – используется для указания типа данных каждого столбца, необязательный параметр;
copy – используется для копирования данных, если есть.

Есть много способов создать DataFrame. Мы можем создать объект из словарей или списка словарей. Мы также можем создать его из списка кортежей, CSV, файла Excel и т.д.

Давайте запустим простой код для создания DataFrame из списка словарей.

Первый шаг – создать словарь. Второй шаг – передать словарь в качестве аргумента в метод DataFrame(). Последний шаг – распечатать DataFrame.

Как видите, DataFrame можно сравнить с таблицей, имеющей неоднородное значение. Кроме того, можно изменить размер.

Мы предоставили данные в виде карты, и ключи карты рассматриваются Pandas, как метки строк.

Индекс отображается в крайнем левом столбце и имеет метки строк. Заголовок столбца и данные отображаются в виде таблицы.

Также возможно создавать индексированные DataFrames. Это можно сделать, настроив параметр индекса.

Импорт данных из CSV

Мы также можем создать DataFrame, импортировав файл CSV. Файл CSV – это текстовый файл с одной записью данных в каждой строке. Значения в записи разделяются символом «запятая».

Pandas предоставляет полезный метод с именем read_csv() для чтения содержимого файла CSV.

Например, мы можем создать файл с именем «cities.csv», содержащий подробную информацию о городах Индии. Файл CSV хранится в том же каталоге, что и сценарии Python. Этот файл можно импортировать с помощью:

Наша цель – загрузить данные и проанализировать их, чтобы сделать выводы. Итак, мы можем использовать любой удобный способ загрузки данных.

Проверка данных

Точно так же print (df.dtypes) печатает типы данных.

print (df.index) печатает index.

print (df.columns) печатает столбцы DataFrame.

print (df.values) отображает значения таблицы.

1. Получение статистической сводки записей

Функция df.describe() отображает статистическую сводку вместе с типом данных.

2. Сортировка записей

3. Нарезка записей

Интересной особенностью библиотеки Pandas является выбор данных на основе меток строк и столбцов с помощью функции iloc [0].

Например, чтобы выбрать вторую строку, мы можем использовать df.iloc [1 ,:].

Допустим, нам нужно выбрать второй элемент второго столбца. Это можно сделать с помощью функции df.iloc [1,1]. В этом примере функция df.iloc [1,1] отображает в качестве вывода «Мумбаи».

4. Фильтрация данных

Для фильтрации по условию можно использовать любой оператор сравнения.

5. Переименование столбца

Аргумент inplace = True вносит изменения в DataFrame.

6. Сбор данных

Наука о данных включает в себя обработку данных, чтобы данные могли хорошо работать с алгоритмами данных. Data Wrangling – это процесс обработки данных, такой как слияние, группировка и конкатенация.

Библиотека Pandas предоставляет полезные функции, такие как merge(), groupby() и concat() для поддержки задач Data Wrangling.

а. merge()

Мы видим, что функция merge() возвращает строки из обоих DataFrames, имеющих то же значение столбца, которое использовалось при слиянии.

b. Группировка

Поле «Employee_name» со значением «Meera» сгруппировано по столбцу «Employee_name». Пример вывода приведен ниже:

c. Конкатенация

Создание DataFrame, переход Dict в Series

Мы создали серию. Вы можете видеть, что отображаются 2 столбца. Первый столбец содержит значения индекса, начиная с 0. Второй столбец содержит элементы, переданные как серии.

Можно создать DataFrame, передав словарь Series. Давайте создадим DataFrame, который формируется путем объединения и передачи индексов ряда.

Выбор столбца, добавление и удаление

Приведенный выше код печатает только столбец «Matches played» в DataFrame.

Заключение

В этом руководстве у нас было краткое введение в библиотеку Pandas в Python. Мы также сделали практические примеры, чтобы раскрыть возможности библиотеки, используемой в области науки о данных. Мы также рассмотрели различные структуры данных в библиотеке Python.

CSV (comma-separated value) - это формат представления табличных данных (например, это могут быть данные из таблицы или данные из БД).

В этом формате каждая строка файла - это строка таблицы. Несмотря на название формата, разделителем может быть не только запятая.

И хотя у форматов с другим разделителем может быть и собственное название, например, TSV (tab separated values), тем не менее, под форматом CSV понимают, как правило, любые разделители.

Пример файла в формате CSV (sw_data.csv):

В стандартной библиотеке Python есть модуль csv, который позволяет работать с файлами в CSV формате.

Чтение¶

Пример чтения файла в формате CSV (файл csv_read.py):

Вывод будет таким:

В первом списке находятся названия столбцов, а в остальных соответствующие значения.

Обратите внимание, что сам csv.reader возвращает итератор:

При необходимости его можно превратить в список таким образом:

Чаще всего заголовки столбцов удобней получить отдельным объектом. Это можно сделать таким образом (файл csv_read_headers.py):

Иногда в результате обработки гораздо удобней получить словари, в которых ключи - это названия столбцов, а значения - значения столбцов.

Для этого в модуле есть DictReader (файл csv_read_dict.py):

Вывод будет таким:

До Python 3.8 возвращался отдельный тип упорядоченные словари (OrderedDict).

Запись¶

Аналогичным образом с помощью модуля csv можно и записать файл в формате CSV (файл csv_write.py):

В примере выше строки из списка сначала записываются в файл, а затем содержимое файла выводится на стандартный поток вывода.

Вывод будет таким:

Обратите внимание на интересную особенность: строки в последнем столбце взяты в кавычки, а остальные значения - нет.

Так получилось из-за того, что во всех строках последнего столбца есть запятая. И кавычки указывают на то, что именно является целой строкой. Когда запятая находится в кавычках, модуль csv не воспринимает её как разделитель.

Иногда лучше, чтобы все строки были в кавычках. Конечно, в данном случае достаточно простой пример, но когда в строках больше значений, то кавычки позволяют указать, где начинается и заканчивается значение.

Модуль csv позволяет управлять этим. Для того, чтобы все строки записывались в CSV-файл с кавычками, надо изменить скрипт таким образом (файл csv_write_quoting.py):

Теперь вывод будет таким:

Теперь все значения с кавычками. И поскольку номер модели задан как строка в изначальном списке, тут он тоже в кавычках.

Кроме метода writerow, поддерживается метод writerows. Ему можно передать любой итерируемый объект.

Например, предыдущий пример можно записать таким образом (файл csv_writerows.py):

DictWriter¶

С помощью DictWriter можно записать словари в формат CSV.

В целом DictWriter работает так же, как writer, но так как словари не упорядочены, надо указывать явно в каком порядке будут идти столбцы в файле. Для этого используется параметр fieldnames (файл csv_write_dict.py):

Указание разделителя¶

Иногда в качестве разделителя используются другие значения. В таком случае должна быть возможность подсказать модулю, какой именно разделитель использовать.

CSV-файл в Python означает «значения, разделенные запятыми» и определяется как простой формат файла, использующий определенную структуру для упорядочивания табличных данных. Он хранит табличные данные, такие как электронная таблица или база данных, в виде обычного текста и имеет общий формат для обмена данными. Файл csv открывается на листе Excel, а данные строк и столбцов определяют стандартный формат.

Узнаем, как осуществляется чтение и запись CSV-файлов в Python.

Функции модуля Python CSV

Модуль CSV используется для обработки файлов CSV для чтения / записи и получения данных из указанных столбцов. Существуют следующие типы функций CSV:

Чтение файлов CSV

Python предоставляет различные функции для чтения файла CSV. Опишем несколько методов для чтения.

В Python модуль csv.reader() используется для чтения файла csv. Он берет каждую строку файла и составляет список всех столбцов.

Мы взяли текстовый файл с именем python.txt, в котором есть разделитель по умолчанию(,) со следующими данными:

В приведенном выше коде мы открыли python.csv с помощью функции open(). Мы использовали функцию csv.reader() для чтения файла, который возвращает итеративный объект чтения. Объект чтения состоял из данных, и мы повторили цикл, используя цикл for, чтобы распечатать содержимое каждой строки.

Чтение CSV в словаре

Мы также можем использовать функцию DictReader() для чтения файла CSV непосредственно в словаре, а не для работы со списком отдельных строковых элементов.

Чтение с помощью Pandas

Pandas определяется как библиотека с открытым исходным кодом, которая построена на основе библиотеки NumPy. Он обеспечивает быстрый анализ, очистку данных и подготовку данных для пользователя.

Чтение файла csv в pandas DataFrame выполняется быстро и просто. Нам не нужно писать достаточно строк кода, чтобы открывать, анализировать и читать файл csv в pandas, и он хранит данные в DataFrame.

Здесь мы берем для чтения немного более сложный файл под названием hrdata.csv, который содержит данные сотрудников компании.

В приведенном выше коде трех строк достаточно для чтения файла, и только одна из них выполняет фактическую работу, то есть pandas.read_csv()

Запись файлов CSV

Мы также можем не только читать, но и писать любые новые и существующие файлы CSV. Запись файлов на Python осуществляется с помощью модуля csv.writer(). Он похож на модуль csv.reader() и также имеет два метода, то есть функцию записи или класс Dict Writer.

Он представляет две функции: writerow() и writerows(). Функция writerow() записывает только одну строку, а функция writerows() записывает более одной строки.

Диалекты

Они определяются как конструкция, которая позволяет создавать, хранить и повторно использовать различные параметры форматирования. Диалект поддерживает несколько атрибутов; наиболее часто используются:

Запишем следующие данные в файл CSV.

Он возвращает файл с именем Python.csv, который содержит следующие данные:

Запись CSV в словарь

Мы также можем использовать класс DictWriter для записи файла CSV непосредственно в словарь.

Python понимает все популярные форматы файлов. Кроме того, у каждой библиотеки есть свой, «теплый ламповый», формат. Синтаксис, разумеется, у каждого формата сугубо индивидуален. Я собрал все функции для работы с файлами разных форматов на один лист A4, с приложением в виде примера использования в jupyter notebook.

Я условно разделил форматы на три блока по способу использования. Как известно, файлы нужны для обмена информацией: между людьми, между программами (первый блок), между компьютером и сетью (второй) и «save game» – между одной и той же программой в разные моменты времени (третий блок).

Вкратце о каждом блоке:

1) Универсальные форматы:

.csv – текстовый, значения, разделённые по идее запятыми (comma separated), но например, русский эксель предпочитает разделять точками с запятыми, поскольку в русской локали запятая уже используется – в качестве десятичного разделителя;
.raw – бинарный формат для тех, кто не любит форматы файлов. Тип данных и, если данные многомерные, соответствующие размеры должны передаваться отдельно, в файле только сами данные;
.xls/.xlsx – старый бинарный (ограничение в 65k строк) и новый xml’ный форматы экселя;
.mat – это на самом деле тоже два формата (оба бинарные): старый проприетарный и новый на основе hdf5. Питон умеет работать с обоими (через библиотеки).

.json – текстовый, выглядит как словарь в питоне, но кавычки можно использовать только двойные;
.xml – текстовый, похож на html.

.pkl – бинарный формат, в него умеют сохраняться все встроенные питоновские объекты. Пользовательские классы тоже умеют, а если питон сохраняет как-то не так, можно ему помочь через магические методы. Поддерживает дописывание в конец существующего файла (appending).
.npy и .npz – в numpy аж целых два своих формата (оба бинарные). Появились как реакция на потерю обратной совместимости у pkl в момент перехода python v2->v3. Накладные расходы минимальные (

на 100 байт больше, чем соответствующий raw; pkl, впрочем, немногим больше: на

a) небольшие файлы занимают неоправданно много места (например, 300 байт pkl vs 3.1 Мb у h5),
b) много багов,
c) есть дописывание в существующий файл, но если при этом случится ошибка (а так бывает), данные из него достать будет проблематично.

– в формате pdf
– в формате png:

Пример использования всех функций с диаграммы: html с оглавлением и ipynb-исходником

Читайте также: