python读取文本文件数据

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 pdpd.read_csv(‘C:\\Users\\xiaoxiaodexiao\\pythonlianxi\\test0424\\data.csv‘)

#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‘)

#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=‘|‘)

#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‘)

#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=‘|‘)

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)

#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‘])

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‘)

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‘)

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

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

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

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

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

（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

#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)

#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‘])

原文地址：https://www.cnblogs.com/gangandimami/p/8955564.html