這篇文章要跟大家分享的是python讀取文本中資料並轉化為DataFrame的實例,具有一定的參考價值,希望可以幫助到有需要的人
在技術問答中看到一個這樣的問題,感覺相對比較常見,就單開一篇文章寫下來。
從純文字格式檔案「file_in」讀取數據,格式如下:
需要輸出成“file_out”,格式如下:
#資料的原始格式是“類別:內容”,以空白行「\n」為分條目,轉換後變成一個條目一行,依照類別順序依序寫出內容。
建議讀取後,使用pandas,把資料建立稱為DataFrame的表格。這樣方便以後處理資料。但原格式並不是通常的表格格式,所以先做一些簡單的處理。
#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)
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Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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