PANDAS read_table

I panda sono dotati di vari strumenti per leggere i dati da collegamenti e file, che possiamo utilizzare nel nostro processo di sviluppo o di ricerca. Passeremo attraverso un metodo: il read_table () E i suoi pochi esempi.

Qual è il metodo read_table ()

Pandas è un popolare strumento di analisi dei dati, esplorazione e manipolazione. Usiamo regolarmente gli URL e i file per svolgere le diverse attività durante la ricerca in dati del mondo reale. I panda forniscono più strumenti. Uno dei suoi approcci è il read_table (). È abbastanza simile ai panda read_csv () metodo. Come il metodo read_csv (), questo legge anche la tabella data, inclusi i dati dei dati. Inoltre, possiamo anche specificare varie opzioni per ottenere righe personalizzate dalla tabella data.

Esempi del metodo read_table ()

Esempio 1

Con colonne separate da ',' visualizzare l'intero contenuto del file.

# Importazione di panda
Importa panda come PD
pd.read_table ('file.csv ', delimiter =', ')

Esempio n. 2

Saltare le righe senza aggiornare gli indici delle righe

# Importazione di panda
Importa panda come PD
pd.read_table ('file.csv ', delimiter =', ', skiprows = 5, index_col = 0)

Esempio n. 3

Il seguente codice consente di saltare le righe con indici aggiornati:

# Importazione di panda
Importa panda come PD
pd.read_table ('file.csv ', delimiter =', ', skiprows = 5)

Esempio #4

Se si desidera semplicemente leggere le poche righe migliori, imposta il nrows Opzione al numero appropriato di righe.

# Importazione di panda
Importa panda come PD
pd.read_table ('file.csv ', delimiter =', ', index_col = 0, nrows = 5)

Esempio #5

Impostare il skipfooter Opzione al numero richiesto dal basso per saltare le righe come mostrato nel comando seguente:

# Importazione di panda
Importa panda come PD
pd.read_table ('file.csv ', delimiter =', ', index_col = 0, engine =' python ', skipfooter = 5)

Conclusione

Abbiamo discusso della descrizione e degli esempi del metodo Pandas read_table (), che legge le tabelle da file e collegamenti. Abbiamo anche imparato come potremmo saltare e ottenere righe personalizzate dall'input dato in base alle nostre esigenze.