python读取文本中数据并转化为DataFrame的实例_Python

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：

python读取文本中数据并转化为DataFrame的实例

需要输出成“file_out”，格式如下：

python读取文本中数据并转化为DataFrame的实例

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。

				?

									#coding:utf8

									import sys

									from 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'\n'的长度来找空行

									    if line.count('\n') == 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)

以上这篇python读取文本中数据并转化为dataframe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服务器之家。

原文链接：https://blog.csdn.net/m0_37828248/article/details/77712090

python读取文本中数据并转化为DataFrame的实例

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