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源文件
男,杨过,19,13901234567,终南山古墓,2000/1/1
女,小龙女,25,13801111111,终南山古墓,2000/1/2
男,郭靖,40,13705555555,湖北襄阳,2020/1/1
女,黄蓉,35,13601111111,湖北襄阳,2000/1/4
男,张无忌,18,13506666666,明教,2000/1/5
女,周芷若,17,13311111111,明教,2000/1/6
女,赵敏,17,18800000000,明教,2000/1/7
程序1
import pandas as pd
path1 = ‘D:/pandas1/读取文件.txt’
read_data = pd.read_csv(path1, header=None,
names = [‘gender’, ‘name’, ‘age’, ‘cellphone’,‘address’, ‘date’]
, index_col= ‘date’
, skiprows=[2,3])
*index_col 为设置索引列，
header 和 name一起使用来设置表头。否则会将第一行默认为表头
skiprows 将某行跳过，不输出
print(read_data)
结果 1
gender name age cellphone address
date
2000/1/1 男 杨过 19 13901234567 终南山古墓
2000/1/2 女 小龙女 25 13801111111 终南山古墓
2000/1/5 男 张无忌 18 13506666666 明教
2000/1/6 女 周芷若 17 13311111111 明教
2000/1/7 女 赵敏 17 18800000000 明教
程序 2
import pandas as pd
path1 = ‘D:/pandas1/读取文件.txt’
read_data = pd.read_csv(path1, header=None,
names = [‘gender’, ‘name’, ‘age’, ‘cellphone’,‘address’, ‘date’]
, index_col= ‘date’
, skiprows=[2,3])
*index_col 为设置索引列，
header 和 name一起使用来设置表头。否则会将第一行默认为表头
skiprows 将某行跳过，不输出
print(read_data)
结果2
gender name age cellphone address date
0 男 杨过 19 13901234567 终南山古墓 2000/1/1
1 女 小龙女 25 13801111111 终南山古墓 2000/1/2
2 男 张无忌 18 13506666666 明教 2000/1/5
3 女 周芷若 17 13311111111 明教 2000/1/6
4 女 赵敏 17 18800000000 明教 2000/1/7
程序3
import pandas as pd
path1 = ‘D:/pandas1/读取文件.txt’
read_data = pd.read_csv(path1, header=None,
names = [‘gender’, ‘name’, ‘age’, ‘cellphone’,‘address’, ‘date’],
nrows = 3)
* nrows 输出多少行
print(read_data)
结果3
gender name age cellphone address date
0 男 杨过 19 13901234567 终南山古墓 2000/1/1
1 女 小龙女 25 13801111111 终南山古墓 2000/1/2
2 男 郭靖 40 13705555555 湖北襄阳 2020/1/1
最后
将TXT 文件转化为CSV
程序
import pandas as pd
data1 = pd.read_csv(‘D:\pandas1\读取文件.txt’)
data1.to_csv(‘D:\pandas1\读取文件.csv’)
print(data1)
结果
原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42663048/article/details/108900346