Lassen Sie uns sehen, wie Textdatei in CSV mit Python Pandas konvertieren. Python liest Daten aus einer Textdatei und erstellt einen Datenrahmen mit Zeilen, die der Anzahl der in der Textdatei vorhandenen Zeilen und Spalten entsprechen, die der Anzahl der in einer einzelnen Zeile vorhandenen Felder entsprechen. Siehe unten Beispiel für ein besseres Verständnis.,
Ursprüngliche Textdatei
Der aus der oberen Textdatei erstellte Datenrahmen sieht wie folgt aus:
CSV-Datei, die aus einer bestimmten Textdatei gebildet wird
Hinweis: Die erste Spalte im Datenrahmen indiziert standardmäßig, wenn eine Textdatei gelesen wird.
Sobald der Datenrahmen erstellt wurde, speichern wir diesen Datenrahmen mit der Methode Dataframe.to_csv() in einem CSV-Dateiformat.
Syntax: Dataframe.,to_csv (parameters)
Return: None
Sehen wir uns Beispiele an:
Beispiel 1:
Ausgabe:
CSV-Datei, die aus einer bestimmten Textdatei gebildet wurde
Die gelesene Textdatei ist dieselbe wie oben. Nach erfolgreicher Ausführung des obigen Codes, eine Datei mit dem Namen “ GeeksforGeeks.csv“ wird im selben Verzeichnis erstellt.
Beispiel 2: Angenommen, die Spaltenüberschrift ist nicht angegeben und die Textdatei sieht folgendermaßen aus:
Textdatei ohne Header
Dann können Sie beim Schreiben des Codes Header angeben.,
Ausgabe:
CSV-Datei mit Headern
Wir sehen, dass Header erfolgreich hinzugefügt wurden und Datei wurde konvertiert von ‘.txt‘ format ‚.csv‘ – format.
Beispiel 3: In diesem Beispiel werden die Felder in der Textdatei durch das benutzerdefinierte Trennzeichen „/“getrennt.
‚ / ‚ Getrennte Textdatei
Ausgabe:
CSV-Datei
Beim Lesen von Daten geben wir an, dass Daten mit dem angegebenen Trennzeichen tokenisiert werden sollen. In diesem Fall ist ‚/‘.
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