Pandas 读取 TSV - Python

本文介绍了如何在 Python 中使用 Pandas 读取 TSV 文件。

Pandas 简介

Pandas 是一种强大的数据操作和分析工具，可以用于处理各种格式的数据，包括 CSV、TSV、Excel、SQL 数据库等等。Pandas 通过 DataFrame 和 Series 对象提供了简单、灵活的数据结构，使数据处理变得更加容易。

读取 TSV 文件

在 Pandas 中读取 TSV 文件，可以使用 pandas.read_csv 函数，并指定分隔符参数为制表符。以下是读取 TSV 文件的示例代码：

import pandas as pd

# 读取 TSV 文件
data = pd.read_csv('file.tsv', sep='\t')

# 打印读取的数据
print(data)

其中 file.tsv 是要读取的 TSV 文件名，sep='\t' 表示制表符是数据的分隔符。

调整读取的数据

读取 TSV 文件后，有时需要对数据进行调整以满足需要。以下是一些常用的数据调整操作：

转换数据类型

读取的数据默认使用字符串类型存储。如果需要将某列数据转换为其他类型，可以使用 pandas.to_numeric、pandas.to_datetime 等函数。

import pandas as pd

# 读取 TSV 文件
data = pd.read_csv('file.tsv', sep='\t')

# 将某一列数据转换为浮点型
data['column_name'] = pd.to_numeric(data['column_name'], errors='coerce')

选择特定的列

读取的数据可能包含大量的列，而某些列并不需要进行操作，因此可以使用 data.loc 或 data.iloc 方法选择需要操作的列。其中 loc 方法是使用列标签，iloc 方法使用列索引。

import pandas as pd

# 读取 TSV 文件
data = pd.read_csv('file.tsv', sep='\t')

# 选择特定的列
selected_data = data.loc[:, ['column_1', 'column_4']]

过滤数据

读取的数据可能包含一些无用的行，或者包含某些特定的行需要被过滤掉。可以使用条件语句对数据进行过滤。

import pandas as pd

# 读取 TSV 文件
data = pd.read_csv('file.tsv', sep='\t')

# 过滤数据
filtered_data = data[data['column_name'] > 10]

总结

本文介绍了如何使用 Pandas 读取 TSV 文件，并对读取的数据进行调整。在实际应用中，读取的数据可能需要进行更加复杂的操作，但是 Pandas 提供的数据结构和函数使得对数据的处理变得更加容易。