如何在python中读取.log文件？

Question

我有这个.log文件。我不知道如何将它们作为DataFrame读取

 id  |        create_date         
-----+----------------------------
 318 | 2017-05-05 07:03:27.556697
 456 | 2017-07-03 01:50:07.966652
 249 | 2017-05-03 13:57:32.567373

Answer 1

sep="|"

参数

• <强> |

  使用skiprows=[1]作为列分隔符

• <强> header=0

  忽略第二行，这只是装饰，并且解析最有问题

• <强> parse_dates=[1]

  从第一行读取列名

• <强> create_date

  将datetime64列转换为pandas rename(columns=lambda x: x.strip())格式（可选）

• <强> index_col=0

  从列名中删除多余的空格

如果您希望将id列设为索引而不是使用顺序列，则可能需要添加{{1}}。

Answer 2

试试这个，

df=pd.read_csv('file_.csv',sep='|')

然后您可以通过多种方式删除-----+----------------------------

1. df[df[' id ']!='-----+----------------------------']
2. df[~df[' id '].str.startswith('-')]
3. df.drop(0)＃如果您的文件在任何其他地方包含-----+----------------------------，例如footer
，它就无法工作
4. df[df[' create_date '].notnull()]＃默认情况下，当create_date列包含NaN时，它无法正常工作。

输出：

    id           create_date         
1   318    2017-05-05 07:03:27.556697
2   456    2017-07-03 01:50:07.966652
3   249    2017-05-03 13:57:32.567373