Pandas读取纯文本txt数据

import pandas as pd
# 指定文件的完整路径
file_path = r'C:\TELCEL_MEXICO_BOT\A\cell.txt'
#使用pd.read_csv读取数据,并以\t进行分隔,head=0指从0行开始读取数据.

## 如果没有标题行的，可以再指定一个标题行的列名names=[‘a','b']，比如Data1 = pd.read_csv(file_path,header=None,sep='\t',names=[‘a','b']), 这样写就会自己定义两个标题行a,b

Data = pd.read_csv(file_path,header=0,sep='\t')
#查看前几行数据
print(Data.head())
#查看数据的形状，返回（行数，列数）
print(Data.shape)
#查看列名列表
print(Data.columns)
#查看索引列
print(Data.index)
#查看每列的数据类型
print(Data.dtypes)

打印结果如下：

C:\Users\eweidog\AppData\Local\Programs\Python\Python310\python.exe C:\TELCEL_MEXICO_BOT\OUTPUT\Pandas_Learning.py 
   NodeId  RncFunctionId UtranCellId  ... uarfcnDl  uarfcnUl   ENM
0  TPRNC4              1      6003A2  ...    10737      9787  enm1
1  TPRNC4              1      6003A4  ...     3088      2863  enm1
2  TPRNC4              1      6003B4  ...     3088      2863  enm1
3  TPRNC4              1      6004A1  ...    10712      9762  enm1
4  TPRNC4              1      6003A1  ...    10712      9762  enm1

[5 rows x 12 columns]
(13766, 12)
Index(['NodeId', 'RncFunctionId', 'UtranCellId', 'administrativeState',
       'localCellId', 'operationalState', 'primaryCpichPower',
       'primaryScramblingCode', 'sib1PlmnScopeValueTag', 'uarfcnDl',
       'uarfcnUl', 'ENM'],
      dtype='object')
RangeIndex(start=0, stop=13766, step=1)
NodeId                   object
RncFunctionId             int64
UtranCellId              object
administrativeState      object
localCellId               int64
operationalState         object
primaryCpichPower         int64
primaryScramblingCode     int64
sib1PlmnScopeValueTag     int64
uarfcnDl                  int64
uarfcnUl                  int64
ENM                      object
dtype: object

Process finished with exit code 0