パンダでtxtからデータをロードする

floatとstringのデータが混在するtxtファイルを読み込んでいます。各要素にアクセスできる配列にそれらを格納したいと思います。今私はただやっています

import pandas as pd

data = pd.read_csv('output_list.txt', header = None)
print data

これは入力ファイルの構造です：1 0 2000.0 70.2836942112 1347.28369421 /file_address.txt。

これで、データが一意の列としてインポートされました。どうやってそれを分割して、異なる要素を別々に格納することができますdata[i,j]か？そして、どうすればヘッダーを定義できますか？

以下を使用できます。

data = pd.read_csv('output_list.txt', sep=" ", header=None)
data.columns = ["a", "b", "c", "etc."]

sep=" "引用符の間に空白を残して、コードを追加します。したがって、パンダは値の間のスペースを検出し、列で並べ替えることができます。データ列は、列に名前を付けるためのものです。

上記の回答に追加したいのですが、直接使用できます

df = pd.read_fwf('output_list.txt')

fwfは、固定幅のフォーマットされた行を表します。

@Pietrovismaraの解決策は正しいですが、追加したいだけです。列名を追加するための個別の行を用意するのではなく、pd.read_csvからこれを行うことができます。

df = pd.read_csv('output_list.txt', sep=" ", header=None, names=["a", "b", "c"])

あなたはこれを使うことができます

import pandas as pd
dataset=pd.read_csv("filepath.txt",delimiter="\t")

データにインデックスが割り当てられておらず、間隔がわからない場合は、パンダにインデックスを割り当てさせ、複数のスペースを探すことができます。

df = pd.read_csv('filename.txt', delimiter= '\s+', index_col=False)

あなたは次のようにすることができます：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('file_location\filename.txt', delimiter = "\t")

（たとえば、df = pd.read_csv（ 'F：\ Desktop \ ds \ text.txt'、delimiter = "\ t"）

パンダの最新の変更に基づいて、read_csvを使用できます。read_tableは非推奨です。

import pandas as pd
pd.read_csv("file.txt", sep = "\t")

次のようにread_tableコマンドを使用してテキストファイルをインポートできます。

import pandas as pd
df=pd.read_table('output_list.txt',header=None)

ロード後に前処理を行う必要があります

通常、最初にデータを確認するか、データをインポートしてdata.head（）を実行します。列が\ tで区切られていることがわかったsep="\t"場合は、それ以外を指定する必要がありますsep = " "。

import pandas as pd     
data = pd.read_csv('data.txt', sep=" ", header=None)