原来你竟然是这样的txt?

最新推荐文章于 2025-11-25 18:05:22 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-25 18:05:22 发布 · 194 阅读

CC 4.0 BY-SA版权

本文揭示了看似相同的TXT文件为何使用同一Python代码导入时出现错误，详细讲解了不同生成方式导致的内部格式差异，并提供了针对四种常见TXT格式的正确导入方法。

1.前言

经常有同学问我，老师为啥同样的格式的两个文件我用同样的方法导入到Python里面，一个可以正常导入，一个却会报错，这是为什么呢？你应该也有遇到过这种情况，就是表面相同的文件，文件名完全相同，格式完全相同（至少肉眼看上去是），而且里面的内容也是一样的，但是你用同样的代码却不能打开每一个文件。

memberinfo.txt
memberinfo.txt
memberinfo.txt
memberinfo.txt

我们本篇就来讲讲这是为什么？

要弄懂为什么会出现上面那种看起来完全一样的文件，但实际上却不能用同样的代码打开每一个文件的原因，我们首先看看这些看起来完全一样的文件是如何生成的。

主要是利用Excel中另存为格式，进行txt文件的生成。

excel文件另存为格式选择

将Excel文件另存为文本文件(制表符分隔(*.txt))格式的文件，这样就生成第一个memberinfo.txt文件。

将Excel文件另存为Unicode文本(*.txt)格式的文件，这样就生成了第二个memberinfo.txt文件。

先将Excel文件另存为CSV(逗号分隔)(*csv)格式的文件memberinfo.csv，然后直接将文件名强制更改成memberinfo.txt,这样就生成第三个memberinfo.txt文件了。

先将Excel文件另存为CSV UTF-8(逗号分隔)(*csv)格式的文件memberinfo.csv，然后直接将文件名强制更改成memberinfo.txt,这样就生成第四个memberinfo.txt文件了。

这样大家就知道了为什么表面上看起来一样的文件，却不能用同样的代码打开，主要是因为生成的方式(内部存储格式)是不一样的。

我们主要讲述一下如何用Python导入这四种不同格式的txt文件。

因为文本文件是用制表符(\t)进行分隔的，所以我们在read_table的时候令sep = '\t'即可。

df = pd.read_table(r"C:\Users\Desktop\memberinfo.txt",sep="\t",engine = "python",encoding="gbk")

因为Pandas不支持读写unicode和ascii编码方式的文件和数据，所以要读写这两类文件时，需要先将文件格式转换成Pandas支持的utf-8或者gbk格式，更改方式如下：

这样就可以进行正常导入了,只需要将上述的encoding从gbk改成utf-8就可以。

df = pd.read_table(r"C:\Users\Desktop\memberinfo.txt",sep="\t",engine = "python",encoding="gbk")

因为这个txt文件是直接将CSV文件格式进行更改的，文件格式和CVS文件格式一致，逗号分隔(sep=",")，gbk编码(encoding="gbk")，所以，导入txt文件时也需要遵循这样的格式。

df = pd.read_table(r"C:\Users\Desktop\memberinfo.txt",sep=",",engine = "python",encoding="gbk")

这个文件和上面的CSV文件唯一不同的就是编码格式不同，这个编码格式是utf-8，所以导入的时候只需要在CSV文件的基础上改一下编码格式即可。

df = pd.read_table(r"C:\Users\Desktop\memberinfo.txt",sep=",",engine = "python",encoding="utf-8")

现在你应该很清楚txt外表一样，内心不一样的原因了吧。

昨晚做了一场直播分享，讲了讲我在写『对比Excel，轻松学习Python数据分析』这本书过程中的一些心路历程。只有充分了解这本书的一个背景，你才能更好的理解本书，从而利用好本书。点击阅读原文即可报名学习。因为免费时间已过，如果你已经购买书，私聊我给你免费开通，不需要付费的哦。