Question

我正在加载一个包含浮点数和字符串数据混合的txt文件。我想将它们存储在一个数组中，我可以访问每个元素。现在我正在做

import pandas as pd

data = pd.read_csv('output_list.txt', header = None)
print data

这是输入文件的结构：1 0 2000.0 70.2836942112 1347.28369421 /file_address.txt。

现在，数据将作为唯一列导入。如何划分它，以便分别存储不同的元素（所以我可以调用data[i,j]）？我该如何定义标题？

Answer 1

您可以使用：

data = pd.read_csv('output_list.txt', sep=" ", header=None)
data.columns = ["a", "b", "c", "etc."]

在代码中添加sep=" "，在引号之间留一个空格。因此，pandas可以检测值之间的空格并按列排序。数据列用于命名列。

Answer 2

我想补充上面的答案，你可以直接使用

df = pd.read_fwf('output_list.txt')

fwf代表固定宽度格式化的行。

Answer 3

@ Pietrovismara的解决方案是正确的，但我只是想补充一下：不是有一个单独的行来添加列名，而是可以从pd.read_csv执行此操作。

df = pd.read_csv('output_list.txt', sep=" ", header=None, names=["a", "b", "c"])

Answer 4

你可以用这个

import pandas as pd
dataset=pd.read_csv("filepath.txt",delimiter="\t")

Answer 5

您可以这样做：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('file_location\filename.txt', delimiter = "\t")

（例如df = pd.read_csv（'F：\ Desktop \ ds \ text.txt'，分隔符=“ \ t”）

Answer 6

如果您没有为数据分配索引，并且不确定间距是多少，可以使用让熊猫分配索引并查找多个空格。

df = pd.read_csv('filename.txt', delimiter= '\s+', index_col=False)

Answer 7

基于熊猫的最新更改，可以使用read_csv，read_table已弃用：

import pandas as pd
pd.read_csv("file.txt", sep = "\t")

Answer 8

我通常首先查看数据，或者只是尝试将其导入并执行data.head（），如果您发现列之间用\ t分隔，则应指定df = pd.read_csv(r'C:\Stuff\Python\Medical Appointment Data\792_3538_bundle_archive.zip\KaggleV2-May-2016.csv')，否则，请{{ 1}}。

sep="\t"

Answer 9

您可以使用它，这是最有用的。

df = pd.read_csv(('data.txt'), sep="\t", skiprows=[0,1], names=['FromNode','ToNode'])

Answer 10

如果要使用指定的列名加载txt文件，则可以使用以下代码。它对我有用。

   "scripts": {
        "build": "cross-env NODE_ENV=production webpack",
        "dev": "webpack-dev-server --content-base public",
        "dev-build": "webpack"
      }

Answer 11

您可以这样使用read_table命令导入文本文件：

import pandas as pd
df=pd.read_table('output_list.txt',header=None)

加载后需要进行预处理

使用pandas从txt加载数据

11 个答案: