用pandas从txt加载数据

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")

其他回答

你可以用这个

import pandas as pd
dataset=pd.read_csv("filepath.txt",delimiter="\t")

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

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'])

我通常先看一下数据，或者只是尝试导入它并执行data.head()，如果你看到列与\t分开，那么你应该指定sep="\t"否则，sep=" "。

import pandas as pd     
data = pd.read_csv('data.txt', sep=" ", header=None)

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。

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