Fichiers Txt

Pour lire des fichiers texte dans pandas, vous pouvez utiliser la même fonction, pd.read_csv(). Cependant, pour garantir que le fichier texte soit lu correctement, il est essentiel d'utiliser un paramètre supplémentaire appelé sep, qui signifie séparateur ou délimiteur dans le texte.

# Importing pandas library
import pandas as pd

# Reading a text file into a DataFrame
text_data = pd.read_csv('file.txt', sep='\r', header=None)

Si votre fichier texte ne possède pas de ligne d'en-tête contenant les noms de colonnes, définissez le paramètre header sur None. Cela indique à pandas de ne pas considérer la première ligne comme des noms de colonnes.

Remarque

Pour utiliser un saut de ligne comme séparateur dans un fichier, ce qui est courant dans les fichiers texte, définissez sep='\r'. Ici, '\r' représente un retour chariot, qui est un caractère spécial utilisé pour indiquer un saut de ligne.

Extraction d'une seule ligne

Une fois que votre fichier texte est chargé dans un DataFrame, vous pouvez accéder à des lignes individuelles en utilisant .iloc[], en passant la position de la ligne souhaitée :

# Extracting the first row
first_row = text_data.iloc[0]

Remarque

Lorsque vous sélectionnez une seule ligne (ou une seule colonne) d’un DataFrame, pandas ne renvoie pas un autre DataFrame — il renvoie une Series. Une Series est un tableau unidimensionnel étiqueté, ce qui signifie qu’elle contient une seule séquence de valeurs avec un index, mais sans structure de colonnes distincte. C’est pourquoi first_row apparaîtra et se comportera un peu différemment de text_data : elle ne possédera pas l’attribut .columns, et son affichage montrera l’index à côté de chaque valeur plutôt qu’une présentation sous forme de tableau.

Tout était clair ?

Merci pour vos commentaires !

Section 2. Chapitre 2

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Pour lire des fichiers texte dans pandas, vous pouvez utiliser la même fonction, pd.read_csv(). Cependant, pour garantir que le fichier texte soit lu correctement, il est essentiel d'utiliser un paramètre supplémentaire appelé sep, qui signifie séparateur ou délimiteur dans le texte.

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# Reading a text file into a DataFrame
text_data = pd.read_csv('file.txt', sep='\r', header=None)

Si votre fichier texte ne possède pas de ligne d'en-tête contenant les noms de colonnes, définissez le paramètre header sur None. Cela indique à pandas de ne pas considérer la première ligne comme des noms de colonnes.

Remarque

Pour utiliser un saut de ligne comme séparateur dans un fichier, ce qui est courant dans les fichiers texte, définissez sep='\r'. Ici, '\r' représente un retour chariot, qui est un caractère spécial utilisé pour indiquer un saut de ligne.

Extraction d'une seule ligne

Une fois que votre fichier texte est chargé dans un DataFrame, vous pouvez accéder à des lignes individuelles en utilisant .iloc[], en passant la position de la ligne souhaitée :

# Extracting the first row
first_row = text_data.iloc[0]

Remarque

Lorsque vous sélectionnez une seule ligne (ou une seule colonne) d’un DataFrame, pandas ne renvoie pas un autre DataFrame — il renvoie une Series. Une Series est un tableau unidimensionnel étiqueté, ce qui signifie qu’elle contient une seule séquence de valeurs avec un index, mais sans structure de colonnes distincte. C’est pourquoi first_row apparaîtra et se comportera un peu différemment de text_data : elle ne possédera pas l’attribut .columns, et son affichage montrera l’index à côté de chaque valeur plutôt qu’une présentation sous forme de tableau.

Tâche

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Vous disposez d'une URL pointant vers un fichier TXT stocké sous forme de chaîne de caractères dans la variable file_url.

Lire le fichier TXT dans un DataFrame nommé text_data. Chaque ligne du fichier est séparée par un retour chariot ('\r'). Le fichier ne possède pas de noms de colonnes, utilisez donc correctement le paramètre header.
Extraire ensuite la première ligne du DataFrame et la stocker dans une variable appelée first_row.

Solution

Passez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessous

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