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    千次阅读 2017-08-05 14:09:36
    要知道具体是哪种编码方式,需要判断文本开头的标志,下面是所有编码对应的开头标志 EF BB BF UTF-8 FE FF UTF-16/UCS-2, little endian FF FE UTF-16/UCS-2, big endian FF FE 00 00 UTF-32/UCS-4, little ...
    要知道具体是哪种编码方式,需要判断文本开头的标志,下面是所有编码对应的开头标志
    

    EF BB BF    UTF-8
    FE FF     UTF-16/UCS-2, little endian
    FF FE     UTF-16/UCS-2, big endian
    FF FE 00 00  UTF-32/UCS-4, little endian.
    00 00 FE FF  UTF-32/UCS-4, big-endian.


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  • 文本编辑内容引用=>1.UEditor是由百度web前端研发部开发所见即所得富文本web编辑器下载的文件 引入目录文件进来:文件上传功能引用文件: require(‘../ueditor/’);模板article.ejs<!DOCTYPE html> <title>...
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  • 本文要点刚要:(一)读文本文件格式的数据函数:read_csv,read_table1.读不同分隔符的文本文件,用参数sep2.读无字段名(表头)的文本文件 ,用参数names3.为文本文件制定索引,用index_col4.跳行读取文本文件,用...

    本文要点刚要:

    (一)读文本文件格式的数据函数:read_csv,read_table

    1.读不同分隔符的文本文件,用参数sep

    2.读无字段名(表头)的文本文件 ,用参数names

    3.为文本文件制定索引,用index_col

    4.跳行读取文本文件,用skiprows

    5.数据太大时需要逐块读取文本数据用chunksize进行分块。

    (二)将数据写成文本文件格式函数:to_csv

    范例如下:

    (一)读取文本文件格式的数据集

    1.read_csv和read_table的区别:

    #read_csv默认读取用逗号分隔符的文件,不需要用sep来指定分隔符

    import pandas as pd

    pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.csv')

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltYWdlczIwMTguY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy8xMzY4MzM2LzIwMTgwNC8xMzY4MzM2LTIwMTgwNDI2MjI0MTIxMjkyLTk3OTk2NDIzNy5wbmc=.jpg

    #read_csv如果读的是用非逗号分隔符的文件,必须要用sep指定分割符,不然读出来的是原文件的样子,数据没被分割开

    import pandas as pd

    pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt')

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltYWdlczIwMTguY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy8xMzY4MzM2LzIwMTgwNC8xMzY4MzM2LTIwMTgwNDI2MjI0MTQ0ODY4LTE3NjAxOTAxNDkucG5n.jpg

    #与上面的例子可以对比一下区别

    import pandas as pd

    pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|')

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltYWdlczIwMTguY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy8xMzY4MzM2LzIwMTgwNC8xMzY4MzM2LTIwMTgwNDI2MjI0NDEwNjc5LTUyMDkzNTc5MC5wbmc=.jpg

    #read_table读取文件时必须要用sep来指定分隔符,否则读出来的数据是原始文件,没有分割开。

    import pandas as pd

    pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.csv')

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltYWdlczIwMTguY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy8xMzY4MzM2LzIwMTgwNC8xMzY4MzM2LTIwMTgwNDI2MjI0NTAxMzQwLTUwNzMxMTI4Mi5wbmc=.jpg

    #read_table读取数据必须指定分隔符

    import pandas as pd

    pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|')

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltYWdlczIwMTguY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy8xMzY4MzM2LzIwMTgwNC8xMzY4MzM2LTIwMTgwNDI2MjI0NjA1NjQ1LTEwNDY2MTY3NTcucG5n.jpg

    2.读取文本文件时不用header和names指定表头时,默认第一行为表头

    #用header=None表示数据集没有表头,会默认用阿拉伯数字填充表头和索引

    pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|',header=None)

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltYWdlczIwMTguY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy8xMzY4MzM2LzIwMTgwNC8xMzY4MzM2LTIwMTgwNDI2MjI0NzU5OTA3LTE4NjY5MTU3NTUucG5n.jpg

    #用names可以自定义表头

    pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|',

    names=['x1','x2','x3','x4','x5'])

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltYWdlczIwMTguY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy8xMzY4MzM2LzIwMTgwNC8xMzY4MzM2LTIwMTgwNDI2MjI0ODU4MjU0LTEwMTYyOTExODkucG5n.jpg

    3.默认用阿拉伯数字指定索引;用index_col指定某一列作为索引

    names=['x1','x2','x3','x4','x0']

    pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|',

    names=names,index_col='x0')

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltYWdlczIwMTguY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy8xMzY4MzM2LzIwMTgwNC8xMzY4MzM2LTIwMTgwNDI2MjI1MDIyMzQ3LTI3MDc1NTYwNi5wbmc=.jpg

    4.以下示例是用skiprows将hello对应的行跳过后读取其他行数据,不管首行是否作为表头,都是将表头作为第0行开始数

    可以对比一下三个例子的区别进行理解

    pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data1.txt')

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltYWdlczIwMTguY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy8xMzY4MzM2LzIwMTgwNC8xMzY4MzM2LTIwMTgwNDI2MjI1MTI2MjczLTE5ODE0NDY0MjEucG5n.jpg

    names=['x1','x2','x3','x4','x0']

    pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data1.txt',names=names,

    skiprows=[0,3,6])

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltYWdlczIwMTguY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy8xMzY4MzM2LzIwMTgwNC8xMzY4MzM2LTIwMTgwNDI2MjI1MjA4NjUxLTk0MTcyNzg1NS5wbmc=.jpg

    pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data1.txt',

    skiprows=[0,3,6])

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltYWdlczIwMTguY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy8xMzY4MzM2LzIwMTgwNC8xMzY4MzM2LTIwMTgwNDI2MjI1MjU3ODEyLTE4NDE3MzM3MDYucG5n.jpg

    pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data1.txt',header=None,

    skiprows=[0,3,6])

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltYWdlczIwMTguY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy8xMzY4MzM2LzIwMTgwNC8xMzY4MzM2LTIwMTgwNDI2MjI1MzMwNDA1LTExMDM2MTM0NTEucG5n.jpg

    5.分块读取,data1.txt中总共8行数据,按照每块3行来分,会读3次,第一次3行,第二次3行,第三次1行数据进行读取。

    注意这里在分块的时候跟跳行读取不同的是,表头没作为第一行进行分块读取,可通过一下两个例子对比进行理解。

    chunker = pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data1.txt',chunksize=3)

    for m in chunker:

    print(len(m))

    print m

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltYWdlczIwMTguY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy8xMzY4MzM2LzIwMTgwNC8xMzY4MzM2LTIwMTgwNDI2MjI1NTAxODEzLTI2NjY0MDY5Ni5wbmc=.jpg

    chunker = pd.read_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data1.txt',header=None,

    chunksize=3)

    for m in chunker:

    print(len(m))

    print m

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltYWdlczIwMTguY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy8xMzY4MzM2LzIwMTgwNC8xMzY4MzM2LTIwMTgwNDI2MjI1NjA3MDM3LTE0NDg5OTA3OTgucG5n.jpg

    (二)将数据写入文本格式用to_csv

    以data.txt为例,注意写出文件时,将索引也写入了

    data=pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|')

    print data

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltYWdlczIwMTguY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy8xMzY4MzM2LzIwMTgwNC8xMzY4MzM2LTIwMTgwNDI2MjI1NzE2ODY2LTEzMDM5ODQ2MzkucG5n.jpg

    #可以用index=False禁止索引的写入。

    data=pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|')

    data.to_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\outdata.txt',sep='!',index=False)

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltYWdlczIwMTguY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy8xMzY4MzM2LzIwMTgwNC8xMzY4MzM2LTIwMTgwNDI2MjI1ODE0ODk0LTkyNTgzMzczMi5wbmc=.jpg

    #可以用columns指定写入的列

    data=pd.read_table('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\data.txt',sep='|')

    data.to_csv('C:\Users\xiaoxiaodexiao\pythonlianxi\test0424\outdata2.txt',sep=',',index=False,

    columns=['a','c','d'])

    L3Byb3h5L2h0dHBzL2ltYWdlczIwMTguY25ibG9ncy5jb20vYmxvZy8xMzY4MzM2LzIwMTgwNC8xMzY4MzM2LTIwMTgwNDI2MjI1ODM4OTAwLTEzMjAwMjk4MTAucG5n.jpg

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