python怎么读取一列数据,python怎么读取文本文档

本文介绍了Python语言,包括其优点,如简单、易学等,还说明了发音。提到Python可与C++融合,能用于快速生成程序原型。阐述了其应用场景,如日常任务、网站、游戏后台等,也指出其不能用于写操作系统、手机应用等,最后鼓励学习该语言。

大家好,小编为大家解答python怎么读取文件中的数据的问题。很多人还不知道python怎么读取一列数据,现在让我们一起来看看吧!

原标题:原来Python应该这么念,怪不得总被嘲笑~

Python具有简单、易学、免费、开源、可扩展、可嵌入、面向对象等优点,它的面向对象甚至比java和c#.net更彻底,可以与C++完美融合,两者堪称"万金油”。相信很多人都不知道Python这个词怎么念,那么python怎么读?是不是总被嘲笑发音不标准?

英['paɪθən]:发音有点像"派森” 或 "派粉”,注意中间那个 θ 音,除英语外,世界上没几个语言有这个音大一python考试编程题。θ 这个就是咬住舌头吐气的发音。

美[ˈpaɪˌθɑn, -θən]:听起来有点像"派饭”……也可以读成"派森”。 Python的创始人为Guido van Rossum,是电视节目Monty Python(大蟒蛇)的粉丝,在1989年圣诞节期间,Guido选中Python作为他发明的程序语言的名字。

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我们经常使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中有特别要求的部分,用更合适的语言改写,比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库。

用Python可以做什么?

可以做日常任务,比如自动备份你的MP3;可以做网站,很多著名的网站像知乎、YouTube就是Python写的;可以做网络游戏的后台,很多在线游戏的后台都是Python开发的。其它比如运维、Web开发、应用开发、大数据、数据挖掘、科学计算、机器学习、人工智能、自然语言处理……

总之就是能干的事情非常多,但是Python也有不能干的事情,比如写操作系统,这个只能用C语言写;写手机应用,只能用Objective-C(针对iPhone)和Java(针对Android);写3D游戏,用C或C++更好。

相信我讲了这么多跟Python有关的小知识点,你也是对这门语言比较好奇了。而且,肯定也会想要掌握这门语言。如果你没有足够的自制力,一定要找到Python讲师,有了他们,你掌握这门语言也绝对不难。返回搜狐,查看更多

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### 使用 Pandas 和 Numpy 读取 TXT 文件中的数据 对于遇到的问题,可以尝试更灵活的方式处理不同格式的文本文件。Pandas 提供了强大的 `read_csv` 函数来加载各种分隔符的纯文本文件[^1]。 #### 方法一:使用 Pandas 的 read_csv 函数 如果文件是以逗号或其他字符作为字段之间的分隔符,则可以直接利用 `pandas.read_csv()` 来导入数据并指定合适的参数: ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('data.txt', sep='\t') # 假设是制表符分隔 print(df.head()) ``` 此方法适用于大多数情况下简单的结构化文本文件,并能自动推断头部信息和其他常见设置[^2]。 #### 方法二:自定义解析器配合 NumPy 或者 Pandas 当面对更加复杂的非标准格式时,可能需要先通过 Python 内置函数逐行读取文件内容再转换成合适的形式传给 DataFrame 构造器;也可以考虑编写正则表达式来进行精确匹配提取特定模式的数据项。 例如,假设每行记录由固定宽度组成而非简单定界符分割的情况: ```python from io import StringIO import pandas as pd with open('complex_data.txt', 'r') as f: content = ''.join(f.readlines()) # 将多行字符串转化为单个大字符串以便后续操作 buffer = StringIO(content) columns_widths = [8, 9, 7] # 各列所占字符数列表 colspecs = [(sum(columns_widths[:i]), sum(columns_widths[:i+1])) for i in range(len(columns_widths))] names=['Column_1','Column_2','Column_3'] df = pd.read_fwf(buffer, colspecs=colspecs, names=names) print(df.head()) ``` 这种方法允许对输入源做预处理从而适应更为特殊的需求。 #### 方法三:针对科学计算优化过的库 SciPy/NumPy 对于那些数值型为主的矩阵形式存储的数据集来说,SciPy 库下的 `loadtxt` 可以高效地完成任务,特别是当不需要保留原始标签名而只关心实际值的时候。 ```python import numpy as np data_array = np.loadtxt('numeric_matrix.txt') print(data_array.shape) ``` 需要注意的是,在调用上述任一方式之前应当仔细查看目标文档的具体布局特征(比如是否有标题行、缺失值标记是什么样的),这样才能做出最恰当的选择以及调整相应配置选项以获得最佳效果。
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