Pandas 如何将tsv文件加载到Pandas DataFrame中

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas将tsv文件加载到DataFrame中。tsv是一种文本文件，其数据由制表符分隔。可以使用read_csv()函数将tsv文件读入DataFrame中。

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读取tsv文件到DataFrame中

通过Pandas的read_csv()函数将tsv文件读入DataFrame中。由于tsv文件是由制表符分隔的，因此我们需要使用sep参数指定分隔符为制表符。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取tsv文件，默认情况下，Pandas使用逗号作为分隔符
data = pd.read_csv('example.tsv')

# 指定分隔符为制表符
data = pd.read_csv('example.tsv', sep='\t')

设置列名

默认情况下，Pandas使用文件中的第一行作为DataFrame的列名。如果没有列名，则需要手动指定列名。

示例代码如下：

# 读取tsv文件并手动指定列名
data = pd.read_csv('example.tsv', sep='\t', names=['Column1', 'Column2', 'Column3'])

跳过行

有时候，tsv文件中的某些行不是数据行，而是注释行或表头行，我们可以使用skiprows参数来跳过这些行。例如，我们想要跳过前两行，示例代码如下：

# 读取tsv文件并跳过前两行
data = pd.read_csv('example.tsv', sep='\t', skiprows=[0, 1])

空值处理

在tsv文件中，有时候某些单元格是空的。Pandas默认情况下会将这些单元格识别为NaN。我们可以使用na_values参数指定哪些值应该识别为空值。

示例代码如下：

# 读取tsv文件并将字符串‘NA’、‘-’识别为空值
data = pd.read_csv('example.tsv', sep='\t', na_values=['NA', '-'])

选择要读取的列

在读取tsv文件时，我们可以选择要读取的列。我们可以使用usecols参数指定要读取哪些列。

示例代码如下：

# 读取tsv文件，并仅读取第一列和第三列数据
data = pd.read_csv('example.tsv', sep='\t', usecols=[0, 2])

写入tsv文件

我们可以使用DataFrame的to_csv()方法将DataFrame保存为tsv文件。

示例代码如下：

# 将DataFrame保存为tsv文件
data.to_csv('example.tsv', sep='\t', index=False)

总结

本文介绍了如何将tsv文件加载到Pandas DataFrame中。我们可以使用read_csv()函数读取tsv文件。通过指定sep参数为制表符，指定列名，跳过行，处理空值和选择要读取的列，来读取和分析tsv文件。同时，我们还学会了使用to_csv()方法将DataFrame保存为tsv文件。