Pandas——读取csv,txt文件

最新推荐文章于 2022-09-19 16:49:41 发布

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本文介绍如何使用Python的pandas库读取包含复杂分隔符如空格和制表符的CSV和TXT文件。通过调整sep参数为's+'，可以成功解析数据，同时提供了处理无列名、特殊编码和自定义分隔符的方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

 1 """
 2 读取csv文件
 3 该文本中的分割符既有空格又有制表符（‘/t’），sep参数用‘/s+’，可以匹配任何空格。
 4 """
 5 import pandas as pd
 6 dataset1 = pd.read_csv('C:/Users/62497/Desktop/data1.csv',sep='\s+')

"""
读取txt文件
该文本中的分割符既有空格又有制表符（‘/t’），sep参数用‘/s+’，可以匹配任何空格。
"""
#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
#sep=',':用逗号来分隔每行的数据
#index_col=0:设置第1列数据作为index
import pandas as pd
data = pd.read_table('Z:/test.txt',header=None,encoding='gb2312',sep=',',index_col=0)