Python이 텍스트 데이터를 읽고 이를 DataFrame 형식으로 변환하는 방법에 대한 자세한 설명

이번에는 python이 텍스트 데이터를 읽고 이를 DataFrame 형식으로 변환하는 방법에 대해 자세히 설명합니다. Python이 텍스트 데이터를 읽고 이를 DataFrame 형식으로 변환할 때 주의 사항은 무엇입니까? 다음은 실제 사례입니다. 보세요.

기술 Q&A에서 이런 질문을 봤는데 비교적 흔한 것 같아서 따로 글을 썼습니다.

일반 텍스트 형식 파일 "file_in"에서 데이터를 읽습니다. 형식은 다음과 같습니다.

은 "file_out"으로 출력해야 하며 형식은 다음과 같습니다.

데이터의 원래 형식은 "카테고리: 내용"이며, 하위 항목으로 빈 줄 "n"이 포함되어 있으며, 변환 후에는 한 줄에 한 항목이 되며, 내용은 카테고리에 따라 순서대로 작성됩니다. .

데이터를 읽은 후 Pandas를 사용하여 DataFrame이라는 테이블을 만드는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 나중에 데이터를 더 쉽게 처리할 수 있습니다. 하지만 원래 형식은 일반적인 테이블 형식이 아니므로 먼저 몇 가지 간단한 처리가 필요합니다.

#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)

이 기사의 사례를 읽으신 후 방법을 마스터하셨다고 생각합니다. 더 흥미로운 정보를 보려면 PHP 중국어 웹사이트의 다른 관련 기사를 주목하세요!

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