Summary  
This chapter explains how to import text files into a pandas DataFrame using `pd.read_csv()`, specifying a custom delimiter with `sep` and handling files without header rows by setting `header=None`.  

General domain of usage  
Data analysis

Para ler **arquivos de texto** no `pandas`, pode-se utilizar a mesma função, `pd.read_csv()`. No entanto, para garantir que o arquivo de texto seja lido corretamente, é fundamental utilizar um parâmetro adicional chamado `sep`, que significa **separador** ou **delimitador** no texto.

```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)
```

Se o arquivo de texto não possuir uma **linha de cabeçalho** com nomes de colunas, defina o parâmetro `header` como `None`. Isso informa ao `pandas` para não tratar a primeira linha como nomes de colunas.

Para utilizar uma nova linha como separador em um arquivo, o que é comum em arquivos de texto, defina `sep='\r'`. Aqui, `'\r'` representa um retorno de carro, que é um caractere especial utilizado para indicar uma nova linha.

Nota

import unittest
import importlib
import pandas as pd


# Helper function to dynamically generate test names and assertions
def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)


def get_first_differing_row(expected_df, actual_df):
    expected_list = expected_df.astype(str).apply(tuple, axis=1)
    actual_list = actual_df.astype(str).apply(tuple, axis=1)

    for i, (row1, row2) in enumerate(zip(expected_list, actual_list)):
        if row1 != row2:
            return i, expected_df.iloc[i].values, actual_df.iloc[i].values

    if len(expected_df) > len(actual_df):
        return len(actual_df), expected_df.iloc[len(actual_df)].values, None
    else:
        return len(expected_df), None, actual_df.iloc[len(expected_df)].values


class TestUserCode(unittest.TestCase):

    def test_text_data_is_declared(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(user_code, 'text_data'),
            "The `text_data` variable is declared.",
            "Expected `text_data` to be declared."
        )

    def test_text_data_is_dataframe(self):
        import user_code

        try:
            condition = isinstance(user_code.text_data, pd.DataFrame)
            failure_message = f"Expected `text_data` to be a `DataFrame`, but got `{type(user_code.text_data).__name__}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure_message = "The `text_data` variable is not declared."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The variable `text_data` is a `DataFrame`.",
            failure_message
        )

    def test_text_data_is_correct(self):
        import user_code
        row_1 = 'pandas is a software library written for the Python programming language for data manipulation and analysis. In particular, it offers data structures and operations for manipulating numerical tables and time series. It is free software released under the three-clause BSD license.[2] The name is derived from the term "panel data", an econometrics term for data sets that include observations over multiple time periods for the same individuals.[3] Its name is a play on the phrase "Python data analysis" itself.[4] Wes McKinney started building what would become pandas at AQR Capital while he was a researcher there from 2007 to 2010.[5]'
        row_2 = "taken from the site:"
        row_3 = "https://en.wikipedia.org/wiki/Pandas_(software)"
        expected_df = pd.DataFrame([row_1, row_2, row_3])

        variable = 'text_data'
        actual_df = getattr(user_code, variable, None)
        condition = False
        if actual_df is None:
            failure_message = f"The `{variable}` variable is not declared."
        elif not isinstance(actual_df, pd.DataFrame):
            failure_message = f"`{variable}` is not a `DataFrame`."
        elif actual_df.empty:
            failure_message = f"`{variable}` is empty."
        elif actual_df.equals(expected_df):
            condition = True
            failure_message = None
        else:
            idx, expected_row, actual_row = get_first_differing_row(expected_df, actual_df)
            failure_message = f"Expected `{variable}` to contain `{expected_row}` at row {idx}, but got `{actual_row}`."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            f"`{variable}` contains the correct data.",
            failure_message
        )

    def test_first_row_is_declared(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(user_code, 'first_row'),
            "The `first_row` variable is declared.",
            "Expected `first_row` to be declared."
        )

    def test_first_row_is_series(self):
        import user_code

        try:
            condition = isinstance(user_code.first_row, pd.Series)
            failure_message = f"Expected `first_row` to be a `Series`, but got `{type(user_code.first_row).__name__}`."
        except AttributeError:
            condition = False
            failure_message = "The `first_row` variable is not declared."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The variable `first_row` is a `Series`.",
            failure_message
        )

    def test_first_row_is_correct(self):
        import user_code
        row_1 = 'pandas is a software library written for the Python programming language for data manipulation and analysis. In particular, it offers data structures and operations for manipulating numerical tables and time series. It is free software released under the three-clause BSD license.[2] The name is derived from the term "panel data", an econometrics term for data sets that include observations over multiple time periods for the same individuals.[3] Its name is a play on the phrase "Python data analysis" itself.[4] Wes McKinney started building what would become pandas at AQR Capital while he was a researcher there from 2007 to 2010.[5]'
        row_2 = "taken from the site:"
        row_3 = "https://en.wikipedia.org/wiki/Pandas_(software)"
        expected_df = pd.DataFrame([row_1, row_2, row_3])
        expected_value = expected_df.iloc[0]

        variable = 'first_row'
        actual_value = getattr(user_code, variable, None)
        if actual_value is None:
            condition = False
            failure_message = f"The `{variable}` variable is not declared."
        elif isinstance(actual_value, pd.Series):
            condition = actual_value.equals(expected_value)
            if actual_value.empty:
                failure_message = f"`{variable}` is empty."
            else:
                failure_message = f"Expected `{variable}` to contain `{expected_value.values}`, but got `{actual_value.values}`."
        else:
            condition = False
            failure_message = f"`{variable}` is not a `Series`."

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            f"`first_row` contains the correct values.",
            failure_message
        )


if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

test_main.py

Pandas é uma biblioteca extremamente amigável para análise de dados. Também é projetada para lidar com grandes conjuntos de dados, usando estruturas de dados como DataFrame e Series. Isso a torna uma ferramenta inestimável para Ciência de Dados. Neste guia, você se familiarizará com uma variedade de funções estatísticas, incluindo como encontrar correlações, modas, medianas e valores máximos e mínimos dentro de um conjunto de dados. Você também aprenderá a lidar com valores ausentes e manipular valores específicos, bem como como removê-los.

Nesta seção, exploraremos os fundamentos das estruturas Series e DataFrame. Você também aprenderá sobre as distinções entre esses dois tipos de estruturas.

Os dados podem ser obtidos em vários formatos, como CSV, JSON, SQL, HTML e mais. Com o Pandas, você não está limitado a um único formato — você pode trabalhar com dados em uma variedade de tipos de arquivos. Neste capítulo, vamos nos concentrar especificamente nos formatos CSV e TXT.

Aqui, você aprenderá a processar dados brutos removendo informações desnecessárias e gerenciando valores nulos em um conjunto de dados.

Arquivos Txt

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Awesome!

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