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python读取文本中数据并转化为DataFrame的实例_python

百变鹏仔 2个月前 (02-07) #Python
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这篇文章给大家分享的是python读取文本中数据并转化为dataframe的实例,具有一定的参考价值,希望可以帮助到有需要的人

在技术问答中看到一个这样的问题,感觉相对比较常见,就单开一篇文章写下来。

从纯文本格式文件 “file_in”中读取数据,格式如下:

需要输出成“file_out”,格式如下:

数据的原格式是“类别:内容”,以空行“”为分条目,转换后变成一个条目一行,按照类别顺序依次写出内容。

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建议读取后,使用pandas,把数据建立称DataFrame的表格。这样方便以后处理数据。但是原格式并不是通常的表格格式,所以要先做一些简单的处理。

#coding:utf8import sysfrom pandas import DataFrame  #DataFrame通常来装二维的表格import pandas as pd      #pandas是流行的做数据分析的包#建立字典,键和值都从文件里读出来。键是nam,age……,值是lili,jim……dict_data={}#打开文件with open('file_in.txt','r')as df:  #读每一行  for line in df:    #如果这行是换行符就跳过,这里用''的长度来找空行    if line.count('') == len(line):      continue    #对每行清除前后空格(如果有的话),然后用":"分割    for kv in [line.strip().split(':')]:      #按照键,把值写进去      dict_data.setdefault(kv[0],[]).append(kv[1])#print(dict_data)看看效果#这是把键读出来成为一个列表columnsname=list(dict_data.keys())#建立一个DataFrame,列名即为键名,也就是nam,age……frame = DataFrame(dict_data,columns=columnsname)#把DataFrame输出到一个表,不要行名字和列名字frame.to_csv('file_out0.txt',index=False,header=False)