标签：没有 bsp int 读取数据 不同 分享图片 hello and none
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‘)
#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‘])
标签：没有 bsp int 读取数据 不同 分享图片 hello and none
原文地址：https://www.cnblogs.com/gangandimami/p/8955564.html
