Um **Textdateien** in `pandas` zu lesen, können Sie die gleiche Funktion `pd.read_csv()` verwenden. Um jedoch sicherzustellen, dass die Textdatei korrekt gelesen wird, ist es wichtig, einen zusätzlichen Parameter namens `sep` zu verwenden, der für **Separator** oder **Trennzeichen** im Text steht.

```python
# 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)
```

Wenn Ihre Textdatei keine **Headerzeile** mit Spaltennamen enthält, setzen Sie den `header`-Parameter auf `None`. Dadurch wird `pandas` informiert, die erste Zeile nicht als Spaltennamen zu behandeln.

> Hinweis
> 
> Um eine neue Zeile als Trennzeichen in einer Datei zu verwenden, was in Textdateien üblich ist, setzen Sie `sep='\r'`. Hier steht `'\r'` für einen Wagenrücklauf, ein spezielles Zeichen, das eine neue Zeile anzeigt.

Pandas ist eine äußerst benutzerfreundliche Bibliothek für die Datenanalyse. Sie ist auch darauf ausgelegt, große Datensätze zu verarbeiten, indem sie Datenstrukturen wie DataFrame und Series verwendet. Dies macht sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Data Science. In diesem Leitfaden lernen Sie eine Reihe statistischer Funktionen kennen, darunter wie man Korrelationen, Modi, Mediane sowie maximale und minimale Werte innerhalb eines Datensatzes findet. Sie lernen auch, wie man fehlende Werte behandelt und spezifische Werte manipuliert sowie entfernt.

In diesem Abschnitt werden wir die Grundlagen der Series- und DataFrame-Strukturen erkunden. Sie werden auch die Unterschiede zwischen diesen beiden Strukturtypen kennenlernen.

Daten können in verschiedenen Formaten vorliegen, wie CSV, JSON, SQL, HTML und mehr. Mit Pandas sind Sie nicht auf ein einzelnes Format beschränkt – Sie können mit Daten aus einer Vielzahl von Dateitypen arbeiten. In diesem Kapitel konzentrieren wir uns speziell auf die Formate CSV und TXT.

Hier lernen Sie, wie Sie Rohdaten verarbeiten, indem Sie überflüssige Informationen entfernen und Nullwerte in einem Datensatz verwalten.

Pandas Erste Schritte

Txt-Dateien

Lösung

Txt-Dateien

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