(2)长间隔符文本的转换与读取

急着吃饭的李先生

于 2020-05-15 20:17:14 发布

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本文介绍了一种处理文本数据中复杂分隔符的方法，通过将多分隔符|@|转换为单分隔符@，解决了pandas读取数据时的混乱问题，确保了数据的整洁。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import pandas as pd
import numpy as np
import os

os.listdir()
['.ipynb_checkpoints', 'Untitled.ipynb', '文本数据.txt']

wenben = pd.read_table("./文本数据.txt",sep="@",engine="python",encoding="utf8")
wenben

在这里插入图片描述
需求:我们可以看到,该数据读取出来的时候身边都出现了"|“符号,不过read_table函数读取文本的时候只能使用单间隔符,所以我们需要考虑将数据中的多间隔符”|@|“转换为单间隔符”@"

with open ("./文本数据.txt","r",encoding="utf8") as fpr:
    content = fpr.read()
    content = content.replace("|@|","@")
fpr.close()
with open ("./文本数据1.txt","w",encoding="utf8") as fpw:
    fpw.write(content)
fpw.close()

# 查看当前路径下的文件
os.listdir()
['.ipynb_checkpoints', '文本数据.txt', '文本数据1.txt', '长间隔符文本的转换与读取.ipynb']

# 再一次读取文件
wenben1 = pd.read_table("./文本数据1.txt",sep="@",engine="python",encoding="utf8")
wenben1

在这里插入图片描述
可以看到再次读取的数据就很干净整洁了