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  • Python读取文本文件

    万次阅读 2018-10-19 14:48:17
    #打开文本文件 f = open('C:/Users/Administrator/Desktop/PythonTool/单波束数据/灯浮.TGT...2.按行读取文本 #打开文本文件 f = open('C:/Users/Administrator/Desktop/PythonTool/单波束数据/灯浮.TGT','rb') w...
    #打开文本文件
    f = open('C:/Users/Administrator/Desktop/PythonTool/单波束数据/灯浮.TGT','rb') #里面为文件路径
    print(f.read())

    2.按行读取文本

    #打开文本文件
    f = open('C:/Users/Administrator/Desktop/PythonTool/单波束数据/灯浮.TGT','rb')
    
    while True:
       lines = f.readline()
       print(lines)
       if not lines:
           break
           pass

     

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  • python 读取文本文件

    千次阅读 2019-09-30 15:57:22
    Python的文本处理是经常碰到的一个问题,Python文本文件的内容读取中,有三类方法:read()、readline()、readlines(),这三种方法各有利弊,下面逐一介绍其使用方法和利弊。 read(): read()是最简单的一种...
    Python的文本处理是经常碰到的一个问题,Python的文本文件的内容读取中,有三类方法:read()、readline()、readlines(),这三种方法各有利弊,下面逐一介绍其使用方法和利弊。
    read():
    • read()是最简单的一种方法,一次性读取文件的所有内容放在一个大字符串中,即存在内存中
      file_object = open('test.txt') //不要把open放在try中,以防止打开失败,那么就不用关闭了
      try:
          file_context = file_object.read() //file_context是一个string,读取完后,就失去了对test.txt的文件引用
          #  file_context = open(file).read().splitlines() 
          // file_context是一个list,每行文本内容是list中的一个元素
      finally:
          file_object.close()
      //除了以上方法,也可用with、contextlib都可以打开文件,且自动关闭文件,
      //以防止打开的文件对象未关闭而占用内存
    • read()的利端
      • 方便、简单
      • 一次性独读出文件放在一个大字符串中,速度最快
    • read()的弊端
      • 文件过大的时候,占用内存会过大
    readline():
    • readline()逐行读取文本,结果是一个list
      with open(file) as f:
          line = f.readline()
          while line:
              print line
              line = f.readline()
    • readline()的利端
      • 占用内存小,逐行读取
    • readline()的弊端
      • 由于是逐行读取,速度比较慢
    readlines():
    • **readlines()一次性读取文本的所有内容,结果是一个list
      with open(file) as f:
        for line in f.readlines():
           print line
      • 这种方法读取的文本内容,每行文本末尾都会带一个'\n'换行符 (可以使用L.rstrip('\n')去掉换行符)
    • readlines()的利端
      • 一次性读取文本内容,速度比较快
    • readlines()的弊端
      • 随着文本的增大,占用内存会越来越多

    最简单、最快速的逐行处理文本的方法:直接for循环文件对象

    file_object = open('test.txt','rU')
    try: 
        for line in file_object:
             do_somthing_with(line)//line带"\n"
    finally:
         file_object.close()




    转载于:https://www.cnblogs.com/Yolandera/p/7257595.html

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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...(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...

    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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  • python读取文本文件

    2021-03-09 11:23:10
    #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('filename.txt') #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 ...
    #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('filename.txt')
    #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
    pd.read_csv('filename.txt',sep='\t')
    #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
    pd.read_table('filename.txt',sep='\t')
    #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_csv('filename.txt',sep='\t',header=None)
    #用names可以自定义表头
    pd.read_csv('filename.txt',sep='\t',names=['a','b','c'])
    #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=['a','b','c']
    pd.read_csv('filename.txt',sep='\t',names=names,index_col='a')
    
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  • 今天小编就为大家分享一篇python 读取文本文件的行数据,文件.splitlines()的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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