我正在加载一个包含浮动和字符串数据混合的txt文件。我想把它们存储在一个可以访问每个元素的数组中。现在我只是在做
import pandas as pd
data = pd.read_csv('output_list.txt', header = None)
print data
这是输入文件的结构:1 0 2000.0 70.2836942112 1347.28369421 /file_address.txt。
现在数据作为唯一的列导入。我如何划分它，以便分别存储不同的元素(所以我可以调用数据[I,j])?如何定义标头?
当前回答
你可以使用它，这是最有帮助的。
df = pd.read_csv(('data.txt'), sep="\t", skiprows=[0,1], names=['FromNode','ToNode'])
其他回答
我想补充以上的答案，你可以直接使用
df = pd.read_fwf('output_list.txt')
FWF代表固定宽度格式化的行。
@Pietrovismara的解决方案是正确的，但我只是想补充:而不是有一个单独的行来添加列名，可以从pd.read_csv做到这一点。
df = pd.read_csv('output_list.txt', sep=" ", header=None, names=["a", "b", "c"])
你可以这样做:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('file_location\filename.txt', delimiter = "\t")
(例如，df = pd.read_csv('F:\Desktop\ds\text.txt'， delimiter = "\t")
你可以使用:
data = pd.read_csv('output_list.txt', sep=" ", header=None)
data.columns = ["a", "b", "c", "etc."]
在代码中添加sep=" "，在引号之间留下空白。因此pandas可以检测值之间的空格并在列中排序。数据列用于命名列。
你可以使用read_table命令导入文本文件，如下所示:
import pandas as pd
df=pd.read_table('output_list.txt',header=None)
加载后需要进行预处理
