如何将 TSV 文件加载到 Pandas DataFrame 中？

Pandas 是 Python 中一个强大的数据分析库，它能够轻松地读取、处理和分析各种不同类型的文本数据。TSV 文件即是以 tab 分隔符分割数据，每行为一条记录的纯文本文件，通常用于表示表格数据。

下面是将 TSV 文件加载到 Pandas DataFrame 的几种方法，你可以根据数据格式和需求选择其中一种。

方法一：使用 read_csv 函数

Pandas 的 read_csv() 函数可以不仅能够读取 CSV 文件，同时也支持读取以其他字符分隔的文件，比如 TSV。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("file.tsv", sep="\t")

这里我们使用 sep 参数指定分隔符为 tab，然后将 TSV 文件名传递给 read_csv() 函数即可。读取成功后，df 变量将成为一个 Pandas DataFrame 对象。

方法二：使用 read_table 函数

Pandas 的 read_table() 函数与 read_csv() 函数类似，只是默认的分隔符为制表符。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

df = pd.read_table("file.tsv")

这里无需指定分隔符，直接将 TSV 文件名传递给 read_table() 函数即可。读取成功后，df 变量将成为一个 Pandas DataFrame 对象。

方法三：使用 from_csv 函数

Pandas 的 from_csv() 函数是从 0.19 版本中开始引入的，它可以读取各种类型的文件，包括 CSV、TSV 等。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame.from_csv("file.tsv", sep="\t")

这里我们使用 sep 参数指定分隔符为 tab，然后使用 from_csv() 函数加载 TSV 文件到 Pandas DataFrame 中。读取成功后，df 变量将成为一个 Pandas DataFrame 对象。

以上是将 TSV 文件加载到 Pandas DataFrame 的三种方法，你可以根据实际情况选择其中一种。