python中pandas读取txt文件注意事项

本文详细介绍了如何使用Pandas库的read_table()函数来读取和处理文本表格数据,包括设置分隔符、列名、编码格式及处理空值等关键参数,帮助读者掌握数据预处理的基本技巧。

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语法:pandas.read_table()
参数:
filepath_or_buffer 文件路径或者输入对象
sep 分隔符,默认为制表符
names 读取哪些列以及读取列的顺序,默认按顺序读取所有列
engine 文件路径包含中文的时候,需要设置engine = ‘python’
encoding 文件编码,默认使用计算机操作系统的文字编码
na_values 指定空值,例如可指定null,NULL,NA,None等为空值

常见错误:设置不全
import pandas
data = pandas.read_table(‘D/anaconda/数据分析/文本.txt’,
engine=‘python’)
print(data)

输出结果:
在这里插入图片描述
补全代码:
import pandas
data = pandas.read_table(‘D/anadondas/数据分析/文本.txt’,
sep = ‘,’ ,#指定分隔符‘,’,默认为制表符
names = [‘names’,‘age’],#设置列名,默认将第一行数据作为列名
engine = ‘python’,
encoding = ‘utf8’#指定编码格式)
print(data)

输出结果:
在这里插入图片描述

<think>我们使用pandas读取txt文件时,通常使用`pd.read_csv`函数,即使文件是.txt扩展名,只要其内容是结构化的(例如由空格、制表符或其他分隔符分隔),就可以通过指定分隔符来读取。 用户希望将txt文件作为二维数组处理。在pandas中,读取后的数据是一个DataFrame,我们可以将其视为二维表格(即二维数组结构)。如果需要将其转换为类似列表的二维数组,可以使用`.values`属性(返回numpy数组)或`.to_numpy()`方法(推荐,同样返回numpy数组),然后可以转换为列表。 步骤: 1. 导入pandas 2. 使用`pd.read_csv`读取txt文件,注意指定分隔符(如空格、制表符等)。如果分隔符是空格且可能有多个空格,可以指定`sep='\s+'`(但要注意,如果列名之间也有多个空格,可能会出现问题,所以通常建议使用固定分隔符或处理不规则情况)。 3. 如果文件没有列名,需要设置`header=None`,这样pandas就不会将第一行作为列名。 4. 读取后得到DataFrame,然后可以将其转换为numpy数组(二维)或列表。 注意:如果txt文件是用其他分隔符(如逗号、分号等),则需要相应地设置`sep`参数。 示例代码: 假设我们有一个名为`data.txt`的文件,内容如下(用空格分隔): 1 2 3 4 5 6 7 8 9 读取并转换为二维数组(numpy数组): ```python import pandas as pd # 读取txt文件,假设分隔符为空格(可以是一个或多个空格) df = pd.read_csv('data.txt', sep='\s+', header=None) # 将DataFrame转换为numpy二维数组 array_2d = df.to_numpy() # 如果需要列表形式 list_2d = array_2d.tolist() ``` 如果文件有列名(即第一行是列名),则不需要设置`header=None`,但这样读取后第一行就不会被当作数据。如果用户希望全部数据都读入,包括第一行也是数据,那么必须设置`header=None`。 另外,如果文件有表头,但用户希望忽略表头而将所有行作为数据,则可以使用`header=None`,这样第一行数据也会被当作普通数据处理。 如果用户需要保留表头(即列名),但同时也需要将数据作为二维数组(不包含列名),那么读取后直接转换即可,因为DataFrame的转换不会包括列名。 引用说明: 根据引用[2]中提到的读取csv文件的方式,同样适用于txt文件,只要指定正确的分隔符。引用[4]展示了如何创建一个DataFrame,而我们需要的是从txt文件创建DataFrame。 因此,回答如下:</think>### 使用 Pandas 读取 TXT 文件为二维数组 在 Pandas读取 TXT 文件并将其作为二维数组处理,主要通过 `read_csv()` 函数实现(尽管文件扩展名是 TXT)。以下是详细步骤和注意事项: #### 1. **基本读取方法** ```python import pandas as pd # 读取 TXT 文件(假设空格分隔) df = pd.read_csv('data.txt', sep='\s+', header=None) # 转换为二维数组 array_2d = df.to_numpy() # 或 df.values ``` - **`sep='\s+'`**:处理空格/制表符分隔的数据(正则表达式 `\s+` 匹配任意空白字符) - **`header=None`**:当文件无列名时使用,防止第一行被误识别为列名 #### 2. **处理不同分隔符** 根据文件的实际分隔符调整 `sep` 参数: ```python # 逗号分隔 pd.read_csv('data.txt', sep=',') # 制表符分隔 pd.read_csv('data.txt', sep='\t') # 自定义分隔符(如 |) pd.read_csv('data.txt', sep='\|') ``` #### 3. **处理不规则数据** - **跳过行/注释**: ```python pd.read_csv('data.txt', skiprows=2) # 跳过前2行 pd.read_csv('data.txt', comment='#') # 跳过 # 开头的行 ``` - **处理缺失值**: ```python pd.read_csv('data.txt', na_values=['NA', 'null']) ``` #### 4. **完整示例** 假设 `data.txt` 内容: ``` 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ``` 读取代码: ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('data.txt', sep='\s+', header=None) array_2d = df.to_numpy() print("二维数组内容:") print(array_2d) print("类型:", type(array_2d)) ``` 输出: ``` [[1. 2. 3.] [4. 5. 6.] [7. 8. 9.]] 类型: <class 'numpy.ndarray'> ``` #### 注意事项 1. 当数据包含非数值时,Pandas 会自动转换数据类型(如字符串列会变成 `object` 类型) 2. 使用 `engine='python'` 可解决某些复杂分隔符的解析问题 3. 大文件可添加 `chunksize` 参数分块读取 --- ### 相关问题 1. 如何处理包含不同数据类型的 TXT 文件(如混合数字和文本)? 2. 当 TXT 文件包含中文时,如何避免编码错误? 3. Pandas 读取大型 TXT 文件时如何优化内存使用? 4. 如何将处理后的二维数组保存回 TXT 文件? [^1]: Series 是 Pandas 中的基本数据结构之一,它类似于 Python 中的列表或 NumPy 中的一维数组,但与之不同的是,Series 提供了数据的标签功能。 [^2]: 可以使用 `pd.read_csv()` 命令导入文件。 [^3]: Pandas 1 维数据类型 Series 可以从多种数据结构中创建。 [^4]: 在 Python 中导入 pandas 的标准做法是使用 `import pandas as pd` 别名。
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