Pandas 读取txt表格

最新推荐文章于 2025-02-23 10:21:07 发布
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本文介绍如何利用Python的Pandas库从特定路径读取txt格式的数据文件，并通过设置不同的参数来确保数据能被正确解析，包括指定编码格式、分隔符及索引列。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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

参考的网址：
http://blog.youkuaiyun.com/u011077672/article/details/50960580

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使用Pandas读取txt文本文件
bug_code702的博客
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读取完成后，我们可以通过指定键值来获取标题和内容。在这个例子中，我们通过筛选键为"标题"的行来获取标题，然后通过筛选键不为"标题"的行来获取内容。Pandas是一个强大的数据处理库，它提供了各种功能来读取和处理不同格式的数据，包括文本文件。在本文中，我们将使用Pandas来读取txt文本文件，并展示相应的源代码。通过这种方法，我们可以方便地读取和处理txt文件中的数据。安装完成后，我们可以开始使用Pandas来读取txt文件。，表示使用冒号作为分隔符，因为我们的文本文件中的标题和内容是通过冒号分隔的。
【数据分析】如何使用Pandas读取文本Text文件？
梦想起飞的地方
05-28 692
本文介绍使用Python的pandas模块读取文本文件的三种方法：1) read_csv()函数，通过设置sep参数处理空格分隔的文本文件，支持自定义列名和表头；2) read_table()函数，默认使用制表符分隔，可通过delimiter参数改为空格；3) read_fwf()函数，专门处理固定宽度的文本数据。每种方法都配有代码示例，展示如何读取文件并创建DataFrame，包括处理表头、自定义列名等常见需求。这些方法为不同格式的文本文件提供了灵活的读取方案。
pandas读取txt
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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 1 2016-03-22 00:06:24.4463094 中文测试字符 2 2016-03-22 00:06:32.4565680 需要编辑encoding 3 2016-03-22 00:06:32.6835965 abc 4 2016-03-22 00:0
pandas——数据读取（txt、excel、sql）
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pandas数据读取 数据类型 说明 数据读取方法 csv、tsv、txt 用逗号分隔、tab分割的纯文本文件 pd.read_csv() excel xls或xlsx文件 pd.read_excel() mysql 关系型数据库表 pd.read_sql() 1、读取txt文件 import pandas as pd data = pd.read_csv("文件路径"，sep="文本分隔符号"，header="None",names=['列名1'，'列名2']) #header
Pandas读取纯文本txt数据
m0_56276607的博客
02-23 644
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1 引言数据分析、数据挖掘、可视化是Python的众多强项之一，但无论是这几项中的哪一项都必须以数据作为基础，数据通常都存储在外部文件中，例如txt、csv、excel、数据库。本篇中，我们来捋一捋Python中那些外部数据文件读取、写入的常用方法。下表是Pandas官方手册上给出的一张表格，表格描述的是Pandas中对各种数据文件类型的读、写函数，你可以直接在官方手册中找到：通过阅读表格，可以发...
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最近在倒腾一个txt文件，因为文件太大，所以给切割成了好几个小的文件，只有第一个文件有标题，从第二个开始就没有标题了。 我的需求是取出指定的列的数据，踩了些坑给研究出来了。 import pandas as pd # 我们的需求是　取出所有的姓名 # test1的内容 ''' id name score 1 张三　100 2 李四 99 3 王五 98 ''' test1 = pd.read_table("test1.txt") # 这个是带有标题的文件 names = test1["name"] # 根据标题来取值 print(names) ''' 张三 李四 王五 ''' # te
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python pandas读取xlsx表格
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07-30
<think>我们被要求使用pandas读取xlsx文件。根据引用[1]，pandas可以加载Excel文件（.xlsx），但需要安装额外的模块。引用[2]和[3]也提到了使用pandas处理xlsx文件。 步骤： 1. 确保安装了必要的依赖库：pandas和openpyxl（或xlrd，但注意xlrd最新版不支持xlsx，所以通常推荐openpyxl）。 2. 使用pandas的read_excel函数读取文件。 具体操作： 首先，安装openpyxl（如果尚未安装）： pip install openpyxl 然后，在代码中： import pandas as pd df = pd.read_excel('文件路径.xlsx', engine='openpyxl') 注意：从pandas 1.2.0开始，默认使用openpyxl读取.xlsx文件，因此可以省略engine参数。但为了确保兼容性，特别是当系统中有多个引擎时，可以指定engine。 如果文件有多个工作表，可以通过sheet_name参数指定要读取的工作表（可以按名称或索引）。 示例： df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', engine='openpyxl') 如果读取大文件，引用[2]提到pandas可以处理Excel无法打开的大文件，但要注意内存使用。 引用[3]中的示例：加载scimagojr-3.xlsx文件，直接使用read_excel。 因此，我们给出一个完整的示例代码：</think>### 如何用 Pandas 读取 XLSX 文件 以下是使用 Pandas 读取 Excel (.xlsx) 文件的详细步骤： #### 1. **安装必要依赖** Pandas 需要额外引擎处理 Excel 文件： ```bash pip install pandas openpyxl ``` > 📌 `openpyxl` 是专门处理 .xlsx 格式的库，Pandas 依赖它进行读写操作[^1] #### 2. **基础读取方法** ```python import pandas as pd # 读取整个文件（默认读取第一个工作表） df = pd.read_excel("文件名.xlsx", engine="openpyxl") # 查看前5行数据 print(df.head()) ``` #### 3. **高级参数配置** ```python # 读取特定工作表（按名称或索引） df_sheet2 = pd.read_excel("data.xlsx", sheet_name="Sheet2", # 或 sheet_name=1（索引从0开始） engine="openpyxl") # 指定读取列（提高大文件处理效率） df = pd.read_excel("large_file.xlsx", usecols=["列名A", "列名C"], # 只读取指定列 engine="openpyxl") # 处理缺失值（将特定值替换为NaN） df = pd.read_excel("data.xlsx", na_values=["N/A", "缺失"], engine="openpyxl") ``` #### 4. **大文件处理技巧** 当处理大型 Excel 文件时（如引用[2]所述场景）： ```python # 分块读取（适合内存不足的情况） chunk_size = 10_000 # 每块1万行 chunks = pd.read_excel("large_data.xlsx", chunksize=chunk_size, engine="openpyxl") for chunk in chunks: process(chunk) # 逐块处理数据 ``` #### 5. **常见问题解决** - **文件路径问题**：使用原始字符串或双反斜杠 ```python df = pd.read_excel(r"C:\文件夹\data.xlsx") # Windows 路径 ``` - **编码问题**：指定文件编码 ```python df = pd.read_excel("data.xlsx", encoding="utf-8") ``` - **日期解析**：自动转换日期列 ```python df = pd.read_excel("sales.xlsx", parse_dates=["订单日期"]) ``` > ⚠️ 注意：Pandas 1.3.0+ 版本默认支持 `openpyxl`，但显式声明 `engine="openpyxl"` 可确保兼容性
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