纯搬运工，原文链接【https://blog.csdn.net/liuyingying0418/article/details/103324137】
pandas读取txt文件
参考链接：pandas.read_csv
pandas.read_csv常用参数为：header, sep, name，其余参数待用到时再行补充
假如有个名为dates.txt的文件，其中内容如下：
20191128, 20191128
20191129, 20191129
20191130, 20191130
注意观察该文件没有标题行，类似表格的列名，那么就需要指定header=None，从而避免第一行被当成了标题行，用如下代码读取：
import pandas as pd
dates = pd.read_csv('dates.txt',header=None) # 获取日期数据
print(dates)
for ii in dates.index:
print(ii)
date_time = dates.loc[ii].values
print(date_time)
1
2
3
4
5
6
7
打印的结果如下：
0 1
0 20191128 20191128
1 20191129 20191129
2 20191130 20191130
0
[20191128 20191128]
1
[20191129 20191129]
2
[20191130 20191130]
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
结果中我们注意到，因为没有标题行，结果自动添加了0和1两个数作为名称，如果想要添加标题，可以用如下代码：
import pandas as pd
dates = pd.read_csv('dates.txt', names=['col1','col2'], header=None) # 获取日期数据
print(dates)
for ii in dates.index:
print(ii)
date_time = dates.loc[ii].values
print(date_time)
1
2
3
4
5
6
7
这样打印的结果就是：
col1 col2
0 20191128 20191128
1 20191129 20191129
2 20191130 20191130
0
[20191128 20191128]
1
[20191129 20191129]
2
[20191130 20191130]
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
每一行的结果都是一个list，可以通过列表的索引来指定取哪个值。
txt文件中数据是逗号分隔的，而pandas.read_csv默认使用的分隔符就是逗号，那如果是其他的符号呢，如空格，“-”等。这时sep就起到作用了。
假如dates.txt的文件内容如下：
20191128 20191128
20191129 20191129
20191130 20191130
执行如下代码：
import pandas as pd
dates = pd.read_csv('dates.txt', names=['col1','col2'], header=None, sep=" ") # 获取日期数据
print(dates)
for ii in dates.index:
print(ii)
date_time = dates.loc[ii].values
print(date_time)
1
2
3
4
5
6
7
执行结果如下：
col1 col2
0 20191128 20191128
1 20191129 20191129
2 20191130 20191130
0
[20191128 20191128]
1
[20191129 20191129]
2
[20191130 20191130]
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
我们指定sep为空格，则数据被正确的读取了出来。那如果不指定sep呢，结果如下：
col1 col2
0 20191128 20191128 NaN
1 20191129 20191129 NaN
2 20191130 20191130 NaN
0
['20191128 20191128' nan]
1
['20191129 20191129' nan]
2
['20191130 20191130' nan]
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
可以看到，数据并没有被正确分割，这说明在数据分隔符不是逗号的情况下，必须使用sep来指定分割方法。
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原文链接：https://blog.csdn.net/liuyingying0418/article/details/103324137
