Hướng dẫn how do you read a table in python? - làm thế nào để bạn đọc một bảng trong python?

Bảng đọc là một điều khá phổ biến để làm và có một số cách để đọc các bảng ngoài việc tự viết một chức năng đọc. Điều đó không thể nói đây là những viên đạn ma thuật. Mỗi bảng là khác nhau và có thể có sự lập dị của riêng nó. Nếu bạn thấy mình đọc cùng một loại tệp kỳ quặc nhiều lần thì có thể đáng để bạn nỗ lực viết người đọc của riêng bạn mà làm mọi việc theo cách bạn muốn. Điều đó nói rằng, đây là một số lựa chọn khác.

numpy.loadtxt

numpy.loadtxt là một trình đọc rất đơn giản. Có nhiều cách để làm cho nó thực hiện một số thứ nâng cao như xử lý dữ liệu bị thiếu hoặc đọc các cột không phải là số nhưng tất cả đều hơi tẻ nhạt nên chức năng này được sử dụng tốt nhất với các bảng hành xử tốt.

numpy.loadtxt có một vài từ khóa hữu ích. Sử dụng từ khóa

 >>> a,b,c = np.loadtxt('data_table.txt', skiprows=1, unpack=True)
 >>> a
 array([ 0.2536, 0.4839, 0.1292, 0.1781, 0.6253])
 >>> b
 array([ 0.1008, 0.4536, 0.6875, 0.3049, 0.3486])
 >>> c
 array([ 0.3857, 0.3561, 0.5929, 0.8928, 0.8791])
 

8 để bỏ qua các dòng tiêu đề. Theo mặc định numpy.loadtxt sẽ phân chia các cột trên không gian trắng nhưng bạn có thể chỉ định các dấu phân cách khác bằng từ khóa

 >>> a,b,c = np.loadtxt('data_table.txt', skiprows=1, unpack=True)
 >>> a
 array([ 0.2536, 0.4839, 0.1292, 0.1781, 0.6253])
 >>> b
 array([ 0.1008, 0.4536, 0.6875, 0.3049, 0.3486])
 >>> c
 array([ 0.3857, 0.3561, 0.5929, 0.8928, 0.8791])
 

9. Nếu bạn muốn chỉ chọn một số cột nhất định từ bảng, hãy sử dụng từ khóa

 >>> np.loadtxt('data_table2.txt', skiprows=1)
 array([[ 0.4839, 0.4536, 0.3561],
 [ 0.1292, 0.6875, nan],
 [ 0.1781, 0.3049, 0.8928],
 [ nan, 0.5801, 0.2038],
 [ 0.5993, 0.4357, 0.741 ]])
 

0. Điều đó có thể hữu ích nếu bạn muốn bỏ qua một cột văn bản.

Thông thường dữ liệu được trả về dưới dạng một mảng 2D lớn nhưng cài đặt

 >>> np.loadtxt('data_table2.txt', skiprows=1)
 array([[ 0.4839, 0.4536, 0.3561],
 [ 0.1292, 0.6875, nan],
 [ 0.1781, 0.3049, 0.8928],
 [ nan, 0.5801, 0.2038],
 [ 0.5993, 0.4357, 0.741 ]])
 

1 sẽ trả về các cột dưới dạng các mảng riêng lẻ.

Ví dụ

Đọc một bảng được phân định không gian trắng định dạng tốt vào một mảng duy nhất:

 >>> np.loadtxt('data_table.txt', skiprows=1)
 array([[ 0.2536, 0.1008, 0.3857],
 [ 0.4839, 0.4536, 0.3561],
 [ 0.1292, 0.6875, 0.5929],
 [ 0.1781, 0.3049, 0.8928],
 [ 0.6253, 0.3486, 0.8791]])

Đọc một bảng được phân định không gian trắng được định dạng tốt vào ba mảng:

 >>> a,b,c = np.loadtxt('data_table.txt', skiprows=1, unpack=True)
 >>> a
 array([ 0.2536, 0.4839, 0.1292, 0.1781, 0.6253])
 >>> b
 array([ 0.1008, 0.4536, 0.6875, 0.3049, 0.3486])
 >>> c
 array([ 0.3857, 0.3561, 0.5929, 0.8928, 0.8791])
 

Đọc một bảng có giá trị

 >>> np.loadtxt('data_table2.txt', skiprows=1)
 array([[ 0.4839, 0.4536, 0.3561],
 [ 0.1292, 0.6875, nan],
 [ 0.1781, 0.3049, 0.8928],
 [ nan, 0.5801, 0.2038],
 [ 0.5993, 0.4357, 0.741 ]])
 

2:

 >>> np.loadtxt('data_table2.txt', skiprows=1)
 array([[ 0.4839, 0.4536, 0.3561],
 [ 0.1292, 0.6875, nan],
 [ 0.1781, 0.3049, 0.8928],
 [ nan, 0.5801, 0.2038],
 [ 0.5993, 0.4357, 0.741 ]])
 

Đọc một tệp CSV được định dạng độc đáo. Bỏ qua cột đầu tiên vì nó chứa chuỗi:

 >>> np.loadtxt('exoplanetData_clean.csv', skiprows=1, delimiter=',', usecols=(1,2,3))
 array([[ 0.2 , 0.33 , 29.329 ],
 [ 9.1 , 1.29 , 60.3251],
 [ 17. , 0.96 , 143.213 ],
 [ 6.8 , 0.38 , 20.8613],
 [ 4.7 , 0.38 , 42.6318]])
 

numpy.genfromtxt

numpy.genfromtxt là một phiên bản mạnh mẽ hơn của loadTXT có thể xử lý tốt hơn dữ liệu bị thiếu. Nó hỗ trợ hầu hết các từ khóa giống như LoadTXT ngoại trừ nó có

 >>> np.loadtxt('data_table2.txt', skiprows=1)
 array([[ 0.4839, 0.4536, 0.3561],
 [ 0.1292, 0.6875, nan],
 [ 0.1781, 0.3049, 0.8928],
 [ nan, 0.5801, 0.2038],
 [ 0.5993, 0.4357, 0.741 ]])
 

3 thay vì

 >>> a,b,c = np.loadtxt('data_table.txt', skiprows=1, unpack=True)
 >>> a
 array([ 0.2536, 0.4839, 0.1292, 0.1781, 0.6253])
 >>> b
 array([ 0.1008, 0.4536, 0.6875, 0.3049, 0.3486])
 >>> c
 array([ 0.3857, 0.3561, 0.5929, 0.8928, 0.8791])
 

8.

Ví dụ

Đọc một bảng được phân định không gian trắng định dạng tốt vào một mảng duy nhất:

 >>> np.genfromtxt('data_table3.txt', skip_header=1)
 array([[ 0.4839, 0.4536, 0.3561],
 [ 0.1292, 0.6875, nan],
 [ 0.1781, 0.3049, 0.8928],
 [ nan, 0.5801, 0.2038],
 [ 0.5993, 0.4357, 0.741 ]])
 

Đọc một bảng được phân định không gian trắng được định dạng tốt vào ba mảng:

 >>> np.genfromtxt('data_table3.txt', skip_header=1, missing_values=('MISSING','MISSING','MISSING'), filling_values=(-999,-999,-999))
 array([[ 4.83900000e-01, 4.53600000e-01, 3.56100000e-01],
 [ 1.29200000e-01, 6.87500000e-01, -9.99000000e+02],
 [ 1.78100000e-01, 3.04900000e-01, 8.92800000e-01],
 [ -9.99000000e+02, 5.80100000e-01, 2.03800000e-01],
 [ 5.99300000e-01, 4.35700000e-01, 7.41000000e-01]])
 

Đọc một bảng có giá trị

 >>> np.loadtxt('data_table2.txt', skiprows=1)
 array([[ 0.4839, 0.4536, 0.3561],
 [ 0.1292, 0.6875, nan],
 [ 0.1781, 0.3049, 0.8928],
 [ nan, 0.5801, 0.2038],
 [ 0.5993, 0.4357, 0.741 ]])
 

2:

 >>> np.genfromtxt('exoplanetData_clean.csv', names=True, delimiter=',', dtype=None)
 array([('Kepler-30 b', 0.2, 0.33, 29.329),
 ('Kepler-30 c', 9.1, 1.29, 60.3251),
 ('Kepler-30 d', 17.0, 0.96, 143.213),
 ('Kepler-31 b', 6.8, 0.38, 20.8613),
 ('Kepler-31 c', 4.7, 0.38, 42.6318)],
 dtype=[('Planet_Name', '|S11'), ('Pl_Mass', '>> a = np.genfromtxt('exoplanetData_clean.csv', names=True, delimiter=',', dtype=None)
 >>> a['Pl_Mass']
 array([ 0.2, 9.1, 17. , 6.8, 4.7])
 

Đọc một tệp CSV được định dạng độc đáo. Bỏ qua cột đầu tiên vì nó chứa chuỗi:

 >>> np.genfromtxt('exoplanetData.csv', delimiter=',', skip_header=1, dtype=None, usemask=True)
 masked_array(data = [('Kepler-32 b', 4.1, 0.37, 5.90124) ('Kepler-32 c', 0.5, 0.33, 8.7522)
 ('Kepler-33 b', --, 0.16, 5.66793) ('Kepler-33 c', --, 0.29, 13.17562)],
 mask = [(False, False, False, False) (False, False, False, False)
 (False, True, False, False) (False, True, False, False)],
 fill_value = ('N/A', 1e+20, 1e+20, 1e+20),
 dtype = [('f0', '|S11'), ('f1', '
numpy.genfromtxt là một phiên bản mạnh mẽ hơn của loadTXT có thể xử lý tốt hơn dữ liệu bị thiếu. Nó hỗ trợ hầu hết các từ khóa giống như LoadTXT ngoại trừ nó có  >>> np.loadtxt('data_table2.txt', skiprows=1)
 array([[ 0.4839, 0.4536, 0.3561],
 [ 0.1292, 0.6875, nan],
 [ 0.1781, 0.3049, 0.8928],
 [ nan, 0.5801, 0.2038],
 [ 0.5993, 0.4357, 0.741 ]])
 3 thay vì  >>> a,b,c = np.loadtxt('data_table.txt', skiprows=1, unpack=True)
 >>> a
 array([ 0.2536, 0.4839, 0.1292, 0.1781, 0.6253])
 >>> b
 array([ 0.1008, 0.4536, 0.6875, 0.3049, 0.3486])
 >>> c
 array([ 0.3857, 0.3561, 0.5929, 0.8928, 0.8791])
 8.
numpy.genfromtxt sẽ tự động chuyển đổi chuỗi ký tự trong các cột số thành 
 >>> np.loadtxt('data_table2.txt', skiprows=1)
 array([[ 0.4839, 0.4536, 0.3561],
 [ 0.1292, 0.6875, nan],
 [ 0.1781, 0.3049, 0.8928],
 [ nan, 0.5801, 0.2038],
 [ 0.5993, 0.4357, 0.741 ]])
 
5:



Nhưng bạn cũng có thể chỉ định các giá trị giá trị bị thiếu và các giá trị thay thế:
Ví dụ
Đọc một bảng được phân định không gian trắng định dạng tốt vào một mảng duy nhất:
 >>> asciitable.read('data_table.txt')
 rec.array([(0.2536, 0.1008, 0.3857), (0.4839, 0.4536, 0.3561),
 (0.1292, 0.6875, 0.5929), (0.1781, 0.3049, 0.8928),
 (0.6253, 0.3486, 0.8791)],
 dtype=[('Value1', '>> asciitable.read('exoplanetData_clean.csv')
 rec.array([('Kepler-30 b', 0.2, 0.33, 29.329),
 ('Kepler-30 c', 9.1, 1.29, 60.3251),
 ('Kepler-30 d', 17.0, 0.96, 143.213),
 ('Kepler-31 b', 6.8, 0.38, 20.8613),
 ('Kepler-31 c', 4.7, 0.38, 42.6318)],
 dtype=[('Planet Name', '|S11'), ('Pl. Mass', '
Đọc một bảng được phân định không gian trắng được định dạng tốt vào ba mảng:
Đọc một bảng có giá trị 
 >>> np.loadtxt('data_table2.txt', skiprows=1)
 array([[ 0.4839, 0.4536, 0.3561],
 [ 0.1292, 0.6875, nan],
 [ 0.1781, 0.3049, 0.8928],
 [ nan, 0.5801, 0.2038],
 [ 0.5993, 0.4357, 0.741 ]])
 
2:
 >>> asciitable.read('data_table3.txt', fill_values=('MISSING',-999))
 masked_rec.array(data = [(0.4839, 0.4536, 0.3561) (0.1292, 0.6875, --) (0.1781, 0.3049, 0.8928)
 (--, 0.5801, 0.2038) (0.5993, 0.4357, 0.741)],
 mask = [(False, False, False) (False, False, True) (False, False, False)
 (True, False, False) (False, False, False)],
 fill_value = (1e+20, 1e+20, 1e+20),
 dtype = [('Value1', '>> asciitable.read('exoplanetData.csv', fill_values=('', 'nan'))
 masked_rec.array(data = [('Kepler-32 b', 4.1, 0.37, 5.90124) ('Kepler-32 c', 0.5, 0.33, 8.7522)
 ('Kepler-33 b', --, 0.16, 5.66793) ('Kepler-33 c', --, 0.29, 13.17562)],
 mask = [(False, False, False, False) (False, False, False, False)
 (False, True, False, False) (False, True, False, False)],
 fill_value = ('N/A', 1e+20, 1e+20, 1e+20),
 dtype = [('Planet Name', '|S11'), ('Pl. Mass', '
Đọc một tệp CSV được định dạng độc đáo. Bỏ qua cột đầu tiên vì nó chứa chuỗi:
numpy.genfromtxt là một phiên bản mạnh mẽ hơn của loadTXT có thể xử lý tốt hơn dữ liệu bị thiếu. Nó hỗ trợ hầu hết các từ khóa giống như LoadTXT ngoại trừ nó có 
 >>> np.loadtxt('data_table2.txt', skiprows=1)
 array([[ 0.4839, 0.4536, 0.3561],
 [ 0.1292, 0.6875, nan],
 [ 0.1781, 0.3049, 0.8928],
 [ nan, 0.5801, 0.2038],
 [ 0.5993, 0.4357, 0.741 ]])
 
3 thay vì 
 >>> a,b,c = np.loadtxt('data_table.txt', skiprows=1, unpack=True)
 >>> a
 array([ 0.2536, 0.4839, 0.1292, 0.1781, 0.6253])
 >>> b
 array([ 0.1008, 0.4536, 0.6875, 0.3049, 0.3486])
 >>> c
 array([ 0.3857, 0.3561, 0.5929, 0.8928, 0.8791])
 
8.
numpy.genfromtxt sẽ tự động chuyển đổi chuỗi ký tự trong các cột số thành 
 >>> np.loadtxt('data_table2.txt', skiprows=1)
 array([[ 0.4839, 0.4536, 0.3561],
 [ 0.1292, 0.6875, nan],
 [ 0.1781, 0.3049, 0.8928],
 [ nan, 0.5801, 0.2038],
 [ 0.5993, 0.4357, 0.741 ]])
 
5:
Ví dụ
 >>> a,b,c = np.loadtxt('data_table.txt', skiprows=1, unpack=True)
 >>> a
 array([ 0.2536, 0.4839, 0.1292, 0.1781, 0.6253])
 >>> b
 array([ 0.1008, 0.4536, 0.6875, 0.3049, 0.3486])
 >>> c
 array([ 0.3857, 0.3561, 0.5929, 0.8928, 0.8791])
 
0
Đọc một bảng được phân định không gian trắng định dạng tốt vào một mảng duy nhất:



 >>> a,b,c = np.loadtxt('data_table.txt', skiprows=1, unpack=True)
 >>> a
 array([ 0.2536, 0.4839, 0.1292, 0.1781, 0.6253])
 >>> b
 array([ 0.1008, 0.4536, 0.6875, 0.3049, 0.3486])
 >>> c
 array([ 0.3857, 0.3561, 0.5929, 0.8928, 0.8791])
 
1
Đọc một bảng được phân định không gian trắng được định dạng tốt vào ba mảng:
 >>> a,b,c = np.loadtxt('data_table.txt', skiprows=1, unpack=True)
 >>> a
 array([ 0.2536, 0.4839, 0.1292, 0.1781, 0.6253])
 >>> b
 array([ 0.1008, 0.4536, 0.6875, 0.3049, 0.3486])
 >>> c
 array([ 0.3857, 0.3561, 0.5929, 0.8928, 0.8791])
 
2
Đọc một bảng có giá trị 
 >>> np.loadtxt('data_table2.txt', skiprows=1)
 array([[ 0.4839, 0.4536, 0.3561],
 [ 0.1292, 0.6875, nan],
 [ 0.1781, 0.3049, 0.8928],
 [ nan, 0.5801, 0.2038],
 [ 0.5993, 0.4357, 0.741 ]])
 
2:
Đọc một tệp CSV được định dạng độc đáo. Bỏ qua cột đầu tiên vì nó chứa chuỗi:
numpy.genfromtxt là một phiên bản mạnh mẽ hơn của loadTXT có thể xử lý tốt hơn dữ liệu bị thiếu. Nó hỗ trợ hầu hết các từ khóa giống như LoadTXT ngoại trừ nó có 
 >>> np.loadtxt('data_table2.txt', skiprows=1)
 array([[ 0.4839, 0.4536, 0.3561],
 [ 0.1292, 0.6875, nan],
 [ 0.1781, 0.3049, 0.8928],
 [ nan, 0.5801, 0.2038],
 [ 0.5993, 0.4357, 0.741 ]])
 
3 thay vì 
 >>> a,b,c = np.loadtxt('data_table.txt', skiprows=1, unpack=True)
 >>> a
 array([ 0.2536, 0.4839, 0.1292, 0.1781, 0.6253])
 >>> b
 array([ 0.1008, 0.4536, 0.6875, 0.3049, 0.3486])
 >>> c
 array([ 0.3857, 0.3561, 0.5929, 0.8928, 0.8791])
 
8.
data_table.txt:
 >>> a,b,c = np.loadtxt('data_table.txt', skiprows=1, unpack=True)
 >>> a
 array([ 0.2536, 0.4839, 0.1292, 0.1781, 0.6253])
 >>> b
 array([ 0.1008, 0.4536, 0.6875, 0.3049, 0.3486])
 >>> c
 array([ 0.3857, 0.3561, 0.5929, 0.8928, 0.8791])
 
3
data_table2.txt:
 >>> a,b,c = np.loadtxt('data_table.txt', skiprows=1, unpack=True)
 >>> a
 array([ 0.2536, 0.4839, 0.1292, 0.1781, 0.6253])
 >>> b
 array([ 0.1008, 0.4536, 0.6875, 0.3049, 0.3486])
 >>> c
 array([ 0.3857, 0.3561, 0.5929, 0.8928, 0.8791])
 
4
data_table3.txt:
 >>> a,b,c = np.loadtxt('data_table.txt', skiprows=1, unpack=True)
 >>> a
 array([ 0.2536, 0.4839, 0.1292, 0.1781, 0.6253])
 >>> b
 array([ 0.1008, 0.4536, 0.6875, 0.3049, 0.3486])
 >>> c
 array([ 0.3857, 0.3561, 0.5929, 0.8928, 0.8791])
 
5
exoplanetData_clean.csv:
 >>> a,b,c = np.loadtxt('data_table.txt', skiprows=1, unpack=True)
 >>> a
 array([ 0.2536, 0.4839, 0.1292, 0.1781, 0.6253])
 >>> b
 array([ 0.1008, 0.4536, 0.6875, 0.3049, 0.3486])
 >>> c
 array([ 0.3857, 0.3561, 0.5929, 0.8928, 0.8791])
 
6
numpy.genfromtxt sẽ tự động chuyển đổi chuỗi ký tự trong các cột số thành 
 >>> np.loadtxt('data_table2.txt', skiprows=1)
 array([[ 0.4839, 0.4536, 0.3561],
 [ 0.1292, 0.6875, nan],
 [ 0.1781, 0.3049, 0.8928],
 [ nan, 0.5801, 0.2038],
 [ 0.5993, 0.4357, 0.741 ]])
 
5:
 >>> a,b,c = np.loadtxt('data_table.txt', skiprows=1, unpack=True)
 >>> a
 array([ 0.2536, 0.4839, 0.1292, 0.1781, 0.6253])
 >>> b
 array([ 0.1008, 0.4536, 0.6875, 0.3049, 0.3486])
 >>> c
 array([ 0.3857, 0.3561, 0.5929, 0.8928, 0.8791])
 
7
 

			
Làm thế nào để bạn đọc một bảng nội dung trong Python?
			
Cách sử dụng cơ bản..
 
Nhập gấu trúc dưới dạng nhập khẩu PD Numpy như NP Nhập matplotlib.pyplot dưới dạng plt từ unicodedata nhập bình thường hóa bảng_mn = pd. ....
 
in (bảng f'total: {len (TAGE_MN)} ').
 
Tổng số bảng: 38. ....
 
TAGE_MN = PD. ....
 
df = table_mn [0] df ..
 
		
			
Làm cách nào để lấy dữ liệu từ một bảng trong Python?
			
Các bước để tìm nạp các hàng từ bảng cơ sở dữ liệu MySQL..
 
Kết nối với MySQL từ Python.....
 
Xác định truy vấn chọn SQL.....
 
Nhận đối tượng con trỏ từ kết nối.....
 
Thực thi truy vấn chọn bằng phương thức Execute ().....
 
Trích xuất tất cả các hàng từ một kết quả.....
 
Lặp lại mỗi hàng.....
 
Đóng đối tượng đối tượng con trỏ và đối tượng cơ sở dữ liệu ..
 
		
			
Làm thế nào để bạn đọc một bảng DataFrame?
			
Để đọc bảng SQL vào DataFrame chỉ bằng tên bảng, mà không thực hiện bất kỳ truy vấn nào, chúng tôi sử dụng phương thức read_sql_table () trong gấu trúc.Hàm này không hỗ trợ các kết nối DBAPI.use read_sql_table() method in Pandas. This function does not support DBAPI connections.
		
			
Làm thế nào để bạn đọc một hàng từ một bảng trong Python?
			
Bước 1: Để đọc các hàng trong Python, trước tiên, chúng ta cần tải tệp CSV trong một đối tượng.Vì vậy, để tải tệp CSV vào một đối tượng sử dụng phương thức Open ().Bước 2: Tạo một đối tượng đầu đọc bằng cách chuyển đối tượng tệp được tạo ở trên cho hàm đầu đọc.Bước 3: Sử dụng cho vòng lặp trên đối tượng đầu đọc để có được mỗi hàng.