Python基于分隔符的文本数据存取 |
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Python基于分隔符的文本数据存取
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Python基于分隔符的文本数据存取
CSV模块读写Numpy库读写使用pandas库读写三种方式的区别
基于分隔符的文本数据文件以行尾各条数据的分隔，以各种分隔符（同一个文本数据文件中通常只使用一种）作为一条数据内不同列（字段）的分隔，存储需要处理的数据。下面是分别使用TAB制表符、逗号、空格、竖线作为分隔符的四个文本数据文件的例子。 在Python中读写这类文件一般采用三种方法CSV模块、Numpy库、Pandas库。 CSV模块读写（1）读取 reader()方法和writer()方法的delimiter参数指明了文件使用的分隔符。 import csv with open('竖线.txt', encoding='utf-8') as cf: lines = csv.reader(cf, delimiter='|') for line in lines: print(line)
（2）写入 import csv headers = ['姓名', '性别'] rows = [('张三', '男'), ('李四', '男'), ('王五', '男')] with open('test.txt', 'a+', encoding='utf-8', newline="")as fp: wf = csv.writer(fp) wf.writerow(headers) wf.writerows(rows)
（1）读取 import numpy as np data = np.loadtxt('竖线.txt', dtype=str, delimiter='|', unpack=False, encoding='utf-8') print(data)
loadtxt（）函数 loadtxt(fname, dtype=, comments=‘#’, delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0, encoding=‘bytes’) 各参数含义如下： fname：要读取的带路径的文件名，如文件后缀是.gz或.bz2，泽稳健将被解压，然后再载入。dtype：要读取的数据类型。comments：文件头部或尾部字符串的开头字符，用于识别头部或尾部字符串。delimiter：分隔字段（列）的字符串。converters：将某列使用特定函数处理。skiprows：跳过前若干行。usecols：获取某些列，如需要前三列则为usecols=(0,1,2)。unpack：取值为True时，每列数据以数组的形式返回。ndmin：指定读取文件后存储数据的数组最少应具有的ndarry维度。encoding：解码输入文件的字符集编码。（2）写入 import numpy as np data = [['姓名', '性别'], ['张三', '男'], ['李四', '男'], ['王五', '男']] np.savetxt('test.txt', data, delimiter=',', newline='\n', fmt='%s, %s')savetxt（）函数 savetxt(fname, X, fmt=‘%.18e’, delimiter=’ ‘, newline=’\n’, header=‘’, footer=‘’, comments='# ', encoding=None) 各参数含义如下： fname：要写入的带路径的文件名。X：要存储的移位或二维数组。fmt：控制数据存储的格式。delimiter：分隔字段（列）的字符串。newline：数据行之间的分隔符。header：文件头部写入的字符串。footer：文件末尾写入的字符串。comments：文件头部或者尾部字符串的开头字符串，默认为#。encoding：写入文件的字符集编码。 使用pandas库读写（1）读取 import pandas as pd df = pd.read_csv('竖线.txt', delimiter='|') print(df)
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通过结果可以看到，Numpy读取的结果数据类型是ndarry，与CSV模块读取得到的list。
（2）写入【本文地址】