Python中读取txt文件的三种可行办法

本文介绍了使用csv.reader(), numpy.loadtxt()以及pandas.read_csv()三种不同方式从txt文件中读取数据的方法,并展示了如何将数据转换为DataFrame格式进行进一步处理。

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DataTest.txt中的文件内容,文件最后尽量不要留空行,否则有的时候会出现error

1,2,3
4,5,6
7,8,9

第一种方式:使用 csv.reader()读取txt文件

import csv

data = []
with open('E:/DataTest.txt', 'rt') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
    for row in reader:
        data.append(row)
    #输出结果是列表
    print(data)

输出结果:

[['1', '2', '3'], ['4', '5', '6'], ['7', '8', '9']]

第二种方式:使用numpy.loadtxt()读取txt文件

import numpy as np  

data= np.loadtxt('E:/DataTest.txt',delimiter=',') 
#输出结果是numpy中数组格式
print(data)

输出结果:

[[1. 2. 3.]
 [4. 5. 6.]
 [7. 8. 9.]]

不过在后面添加如下语句都可以转换成DataFrame格式:

df = pd.DataFrame(data)  
df.to_csv()
print(df)

输出结果:

     0    1    2
0  1.0  2.0  3.0
1  4.0  5.0  6.0
2  7.0  8.0  9.0

第三种方式:使用pandas.red_csv()读取txt文件

import pandas as pd  

data= pd.read_csv('E:/DataTest.txt',names=['0', '1', '2'])
#输出结果是numpy中数组格式
print(data)

输出结果:

   0  1  2
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9
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