python Pandas 读取txt表格的实例

运行环境

Python 2.7

操作实例

1.原始文本格式：空格分隔的txt,例如

2016-03-22 00:06:24.4463094 中文测试字符
2016-03-22 00:06:32.4565680 需要编辑encoding
2016-03-22 00:06:32.6835965 abc
2016-03-22 00:06:32.8041945 egb

2.pandas 读取数据

import pandas as pd
data = pd.read_table('Z:/test.txt',header=None,encoding='gb2312',delim_whitespace=True,index_col=0)
#header=None:没有每列的column name，可以自己设定
#encoding='gb2312':其他编码中文显示错误
#delim_whitespace=True:用空格来分隔每行的数据
#index_col=0:设置第1列数据作为index

以上这篇python Pandas 读取txt表格的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

您可能感兴趣的文章:

  • 用Python的pandas框架操作Excel文件中的数据教程
  • python读取文本中数据并转化为DataFrame的实例
  • 在Python中利用Pandas库处理大数据的简单介绍
赞 (0)

相关推荐

  • 在Python中利用Pandas库处理大数据的简单介绍

    在Python中利用Pandas库处理大数据的简单介绍

    在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,此前有一篇文章<别老扯什么Hadoop了,你的数据根本不够大>指出:只有在超过5TB数据量的规模下,Hadoop才是一个合理的技术选择.这次拿到近亿条日志数据,千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈,之前使用过Hadoop对大量文本进行分类,这次决定采用Python来处理数据: 硬件环境         CPU:3.5 GHz Intel Core i7         内存:32 GB HDDR 3 1600 MHz         硬

  • 用Python的pandas框架操作Excel文件中的数据教程

    用Python的pandas框架操作Excel文件中的数据教程

    引言 本文的目的,是向您展示如何使用pandas来执行一些常见的Excel任务.有些例子比较琐碎,但我觉得展示这些简单的东西与那些你可以在其他地方找到的复杂功能同等重要.作为额外的福利,我将会进行一些模糊字符串匹配,以此来展示一些小花样,以及展示pandas是如何利用完整的Python模块系统去做一些在Python中是简单,但在Excel中却很复杂的事情的. 有道理吧?让我们开始吧. 为某行添加求和项 我要介绍的第一项任务是把某几列相加然后添加一个总和栏. 首先我们将excel 数据 导入到pa

  • python读取文本中数据并转化为DataFrame的实例

    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"\n"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. 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

  • python Pandas 读取txt表格的实例

    运行环境 Python 2.7 操作实例 1.原始文本格式:空格分隔的txt,例如 2016-03-22 00:06:24.4463094 中文测试字符 2016-03-22 00:06:32.4565680 需要编辑encoding 2016-03-22 00:06:32.6835965 abc 2016-03-22 00:06:32.8041945 egb 2.pandas 读取数据 import pandas as pd data = pd.read_table('Z:/test.txt'

  • 解决python pandas读取excel中多个不同sheet表格存在的问题

    摘要:不同方法读取excel中的多个不同sheet表格性能比较 # 方法1 def read_excel(path): df=pd.read_excel(path,None) print(df.keys()) # for k,v in df.items(): # print(k) # print(v) # print(type(v)) return df # 方法2 def read_excel1(path): data_xls = pd.ExcelFile(path) print(data_x

  • python+pandas分析nginx日志的实例

    需求 通过分析nginx访问日志,获取每个接口响应时间最大值.最小值.平均值及访问量. 实现原理 将nginx日志uriuriupstream_response_time字段存放到pandas的dataframe中,然后通过分组.数据统计功能实现. 实现 1.准备工作 #创建日志目录,用于存放日志 mkdir /home/test/python/log/log #创建文件,用于存放从nginx日志中提取的$uri $upstream_response_time字段 touch /home/tes

  • python批量读取txt文件为DataFrame的方法

    我们有时候会批量处理同一个文件夹下的文件,并且希望读取到一个文件里面便于我们计算操作.比方我有下图一系列的txt文件,我该如何把它们写入一个txt文件中并且读取为DataFrame格式呢? 首先我们要用到glob模块,这个python内置的模块可以说是非常的好用. glob.glob('*.txt') 得到如下结果: all.txt是我最后得到的结果文件.可以见返回的是一个包含txt文件名称的列表,当然如果你的文件夹下面只有txt文件,那么你用os.listdir()可以得到一个一样的列表 然后

  • Python实现读取txt文件并转换为excel的方法示例

    本文实例讲述了Python实现读取txt文件并转换为excel的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里的txt文件内容格式为: 892天平天国定都在?A开封B南京C北京(B) Python代码如下: # coding=utf-8 ''''' main function:主要实现把txt中的每行数据写入到excel中 ''' ################# #第一次执行的代码 import xlwt #写入文件 import xlrd #打开excel文件 import os txtFi

  • python批量处理txt文件的实例代码

    通过python对多个txt文件进行处理 读取路径,读取文件 获取文件名,路径名 对响应的文件夹名字进行排序 对txt文件内部的数据相应的某一列/某一行进行均值处理 写入到事先准备好的Excel文件中 关闭Excel文件 #import numpy as np import pandas as pd import os folder = 'D:/log/A190820C31N82' def all_files_in_a_folder_iter(folder): import os for roo

  • Python实现读取TXT文件数据并存进内置数据库SQLite3的方法

    本文实例讲述了Python实现读取TXT文件数据并存进内置数据库SQLite3的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 当TXT文件太大,计算机内存不够时,我们可以选择按行读取TXT文件,并将其存储进Python内置轻量级splite数据库,这样可以加快数据的读取速度,当我们需要重复读取数据时,这样的速度加快所带来的时间节省是非常可观的,比如,当我们在训练数据时,要迭代10万次,即要从文件中读取10万次,即使每次只加快0.1秒,那么也能节省几个小时的时间了. #创建数据库并把txt文件的数据存进

  • python逐行读写txt文件的实例讲解

    实例如下所示: # -*-coding:utf-8-*- import os file_obj = open("test2.txt") all_lines = file_obj.readlines() for line in all_lines: print line file_obj.close() # 写之前,先检验文件是否存在,存在就删掉 if os.path.exists("dest.txt"): os.remove("dest.txt"

  • Python实现读取txt文件中的数据并绘制出图形操作示例

    Python实现读取txt文件中的数据并绘制出图形操作示例

    本文实例讲述了Python实现读取txt文件中的数据并绘制出图形操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 下面的是某一文本文件中的数据. 6.1101,17.592 5.5277,9.1302 8.5186,13.662 7.0032,11.854 5.8598,6.8233 8.3829,11.886 7.4764,4.3483 8.5781,12 6.4862,6.5987 5.0546,3.8166 5.7107,3.2522 14.164,15.505 5.734,3.1551 8.408

  • 通过Pandas读取大文件的实例

    当数据文件过大时,由于计算机内存有限,需要对大文件进行分块读取: import pandas as pd f = open('E:/学习相关/Python/数据样例/用户侧数据/test数据.csv') reader = pd.read_csv(f, sep=',', iterator=True) loop = True chunkSize = 100000 chunks = [] while loop: try: chunk = reader.get_chunk(chunkSize) chun

随机推荐