python讀取文字資料並轉換為DataFrame格式的方法詳解

這次帶給大家python讀取文字資料並轉換為DataFrame格式的方法詳解，python讀取文字資料並轉換為DataFrame的注意事項有哪些，下面就是實戰案例，一起來看一下。

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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