pandas
पंडों में फाइल पढ़ना DataFrame

DataFrame में तालिका पढ़ें

शीर्ष लेख, पाद लेख, पंक्ति नामों और सूचकांक कॉलम के साथ तालिका फ़ाइल:

फ़ाइल: table.txt

This is a header that discusses the table file
to show space in a generic table file

index  name     occupation
1      Alice    Salesman
2      Bob      Engineer
3      Charlie  Janitor  

This is a footer because your boss does not understand data files

कोड:

import pandas as pd
# index_col=0 tells pandas that column 0 is the index and not data 
pd.read_table('table.txt', delim_whitespace=True, skiprows=3, skipfooter=2, index_col=0)

उत्पादन:

          name occupation
index
1        Alice   Salesman
2          Bob   Engineer
3      Charlie    Janitor

पंक्ति नामों या अनुक्रमणिका के बिना तालिका फ़ाइल:

फ़ाइल: table.txt

Alice    Salesman
Bob      Engineer
Charlie  Janitor 

कोड:

import pandas as pd 
pd.read_table('table.txt', delim_whitespace=True, names=['name','occupation'])

उत्पादन:

      name occupation
0    Alice   Salesman
1      Bob   Engineer
2  Charlie    Janitor

यहां पंडों के प्रलेखन में सभी विकल्प मिल सकते हैं

CSV फ़ाइल पढ़ें

हेडर के साथ डेटा, अल्पविराम के बजाय अर्धविराम से अलग

फ़ाइल: table.csv

index;name;occupation
1;Alice;Saleswoman
2;Bob;Engineer
3;Charlie;Janitor

कोड:

import pandas as pd
pd.read_csv('table.csv', sep=';', index_col=0)

आउटपुट :

          name occupation
index
1        Alice   Salesman
2          Bob   Engineer
3      Charlie    Janitor

पंक्ति नाम या इंडेक्स और कॉमा के बिना तालिका विभाजक के रूप में

फ़ाइल: table.csv

Alice,Saleswoman
Bob,Engineer
Charlie,Janitor

कोड:

import pandas as pd 
pd.read_csv('table.csv', names=['name','occupation'])

उत्पादन:

      name occupation
0    Alice   Salesman
1      Bob   Engineer
2  Charlie    Janitor

आगे का स्पष्टीकरण read_csv प्रलेखन पृष्ठ में पाया जा सकता है

पांडा स्प्रेडशीट में Google स्प्रेडशीट डेटा एकत्र करें

कभी-कभी हमें Google स्प्रेडशीट से डेटा एकत्र करने की आवश्यकता होती है। Google स्प्रेडशीट से डेटा एकत्र करने के लिए हम gspread और oauth2client पुस्तकालयों का उपयोग कर सकते हैं। यहाँ डेटा एकत्र करने के लिए एक उदाहरण दिया गया है:

कोड:

from __future__ import print_function
import gspread
from oauth2client.client import SignedJwtAssertionCredentials
import pandas as pd
import json

scope = ['https://spreadsheets.google.com/feeds']

credentials = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name('your-authorization-file.json', scope)

gc = gspread.authorize(credentials)

work_sheet = gc.open_by_key("spreadsheet-key-here")
sheet = work_sheet.sheet1
data = pd.DataFrame(sheet.get_all_records()) 

print(data.head())