python Pandas 读取txt表格的实例

运行环境

Python 2.7

操作实例

1.原始文本格式:空格分隔的txt,例如

2016-03-22 00:06:24.4463094 中文测试字符

2016-03-22 00:06:32.4565680 需要编辑encoding

2016-03-22 00:06:32.6835965 abc

2016-03-22 00:06:32.8041945 egb

2.pandas 读取数据

import pandas as pd

data = pd.read_table('Z:/test.txt',header=None,encoding='gb2312',delim_whitespace=True,index_col=0)

#header=None:没有每列的column name,可以自己设定

#encoding='gb2312':其他编码中文显示错误

#delim_whitespace=True:用空格来分隔每行的数据

#index_col=0:设置第1列数据作为index

以上这篇python Pandas 读取txt表格的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

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时间: 2018-04-27

引言 本文的目的,是向您展示如何使用pandas来执行一些常见的Excel任务.有些例子比较琐碎,但我觉得展示这些简单的东西与那些你可以在其他地方找到的复杂功能同等重要.作为额外的福利,我将会进行一些模糊字符串匹配,以此来展示一些小花样,以及展示pandas是如何利用完整的Python模块系统去做一些在Python中是简单,但在Excel中却很复杂的事情的. 有道理吧?让我们开始吧. 为某行添加求和项 我要介绍的第一项任务是把某几列相加然后添加一个总和栏. 首先我们将excel 数据 导入到pa

在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,此前有一篇文章指出:只有在超过5TB数据量的规模下,Hadoop才是一个合理的技术选择.这次拿到近亿条日志数据,千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈,之前使用过Hadoop对大量文本进行分类,这次决定采用Python来处理数据: 硬件环境         CPU:3.5 GHz Intel Core i7         内存:32 GB HDDR 3 1600 MHz         硬

在技术问答中看到一个这样的问题,感觉相对比较常见,就单开一篇文章写下来. 从纯文本格式文件 "file_in"中读取数据,格式如下: 需要输出成"file_out",格式如下: 数据的原格式是"类别:内容",以空行"\n"为分条目,转换后变成一个条目一行,按照类别顺序依次写出内容. 建议读取后,使用pandas,把数据建立称DataFrame的表格.这样方便以后处理数据.但是原格式并不是通常的表格格式,所以要先做一些简单的处理

利用python读取文本文件很方便,用到了string模块,下面用一个小例子演示读取文本中的坐标信息. import string x , y , z = [] , [] ,[] with open("test.txt") as A: for eachline in A: tmp = eachline.split() x.append(string.atof(tmp[0])) y.append(string.atof(tmp[1])) z.append(string.atof(tmp[

在项目中遇到这个问题,想把本地的log文件通过 Server-Send Event 的形式 发送给前端. 但是如何把那些 新增加log文本 读取出来就成了问题. 想过遍历log文件取得行数,读取最后几行文件,这种方式,不过缺点也很明显,log 文件很有可能会重复.因此在网上看了些介绍,也查了些资料,整理了如下代码. start_point=0 def read_logs(): fo = open("heakth_info.log", "rb") # 一定要用'rb'

使用xlwt读取txt文件内容,并且写入到excel中,代码如下,已经加了注释. 代码简单,具体代码如下: # coding=utf-8 ''' main function:主要实现把txt中的每行数据写入到excel中 ''' ################# #第一次执行的代码 import xlwt #写入文件 import xlrd #打开excel文件 fopen=open("e:\\a\\bb\\a.txt",'r') lines=fopen.readlines() #新

1.Word文档如下: 2.代码 # -*- coding: UTF-8 -*- from docx import Document def readSpecTable(filename, specText): document = Document(filename) paragraphs = document.paragraphs allTables = document.tables specText = specText.encode('utf-8').decode('utf-8') f

Python 是最流行.功能最强大的编程语言之一.由于它是自由开源的,因此每个人都可以使用.大多数 Fedora 系统都已安装了该语言.Python 可用于多种任务,其中包括处理逗号分隔值(CSV)数据.CSV文件一开始往往是以表格或电子表格的形式出现.本文介绍了如何在 Python 3 中处理 CSV 数据. CSV 数据正如其名.CSV 文件按行放置数据,数值之间用逗号分隔.每行由相同的字段定义.简短的 CSV 文件通常易于阅读和理解.但是较长的数据文件或具有更多字段的数据文件可能很难用肉眼

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利用numpy库 (缺点:有缺失值就无法读取) 读: import numpy my_matrix = numpy.loadtxt(open("1.csv","rb"),delimiter=",",skiprows=0) 写: numpy.savetxt('2.csv', my_matrix, delimiter = ',') 可能遇到的问题: SyntaxError: (unicode error) 'unicodeescape' codec

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