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    1.读不同分隔符的文本文件

来源:http://www.hhmtch.com 作者:澳门新葡萄京 时间:2019-05-17 11:25

 

本文要点刚要:

(一)读文本文件格式的数据函数:read_csv,read_table

    1.读不同分隔符的文本文件,用参数sep

    2.读无字段名(表头)的文本文件 ,用参数names

    3.为文本文件制定索引,用index_col

    4.跳行读取文本文件,用skiprows

    5.数据太大时需要逐块读取文本数据用chunksize进行分块。

(二)将数据写成文本文件格式函数:to_csv

 

 

范例如下:

(一)读取文本文件格式的数据集

1.read_csv和read_table的区别:

 **#read_csv默认读取用逗号分隔符的文件,不需要用sep来指定分隔符*


import pandas as pd
pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.csv')

 图片 1

#read_csv如果读的是用非逗号分隔符的文件,必须要用sep指定分割符,不然读出来的是原文件的样子,数据没被分割开
import pandas as pd
pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt')

  图片 2

#与上面的例子可以对比一下区别
import pandas as pd
pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|')

  图片 3

#read_table读取文件时必须要用sep来指定分隔符,否则读出来的数据是原始文件,没有分割开。
import pandas as pd
pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.csv')

 图片 4

#read_table读取数据必须指定分隔符
import pandas as pd
pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|')

  图片 5

2.读取文本文件时不用header和names指定表头时,默认第一行为表头

#用header=None表示数据集没有表头,会默认用阿拉伯数字填充表头和索引
pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|',header=None)

  图片 6

#用names可以自定义表头
pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|',
                    names=['x1','x2','x3','x4','x5'])

 图片 7

3.默认用阿拉伯数字指定索引;用index_col指定某一列作为索引

names=['x1','x2','x3','x4','x0']
pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|',
                   names=names,index_col='x0')

  图片 8

4.以下示例是用skiprows将hello对应的行跳过后读取其他行数据,不管首行是否作为表头,都是将表头作为第0行开始数

可以对比一下三个例子的区别进行理解

pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data1.txt')

图片 9

names=['x1','x2','x3','x4','x0']
pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data1.txt',names=names,
            skiprows=[0,3,6])

  图片 10

pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data1.txt',
            skiprows=[0,3,6])

  图片 11

pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data1.txt',header=None,
            skiprows=[0,3,6])

  图片 12

5.分块读取,data1.txt中总共8行数据,按照每块3行来分,会读3次,第一次3行,第二次3行,第三次1行数据进行读取。

注意这里在分块的时候跟跳行读取不同的是,表头没作为第一行进行分块读取,可通过一下两个例子对比进行理解。

chunker = pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data1.txt',chunksize=3)
for m in chunker:   
    print(len(m)) 
    print m

  图片 13

chunker = pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data1.txt',header=None,
                      chunksize=3)
for m in chunker:    
    print(len(m)) 
    print m

  图片 14

(二)将数据写入文本格式用to_csv

以data.txt为例,注意写出文件时,将索引也写入了

data=pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|')
print data

  图片 15

#可以用index=False禁止索引的写入。
data=pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|')
data.to_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\outdata.txt',sep='!',index=False)

  图片 16

#可以用columns指定写入的列
data=pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|')
data.to_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\outdata2.txt',sep=',',index=False,
            columns=['a','c','d'])

  

 图片 17

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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