使用Python Pandas 将文本文件转换为 CSV

让我们看看如何使用Python Pandas 将文本文件转换为 CSV。 Python将从文本文件中读取数据，并创建一个数据框，其中行数等于文本文件中存在的行数，列数等于单行中存在的字段数。请参阅下面的示例以更好地理解。

原始文本文件

从上面的文本文件创建的数据框将如下所示：

由给定文本文件形成的 CSV 文件

注意：数据框中的第一列是索引，默认情况下是读取文本文件时。

创建数据框后，我们将使用Dataframe.to_csv()方法将此数据框存储为 CSV 文件格式。

Syntax: Dataframe.to_csv(parameters)

Return: None

让我们看一些例子：

示例 1：

Python3

# importing panda library
import pandas as pd
  
# readinag given csv file
# and creating dataframe
dataframe1 = pd.read_csv("GeeksforGeeks.txt")
  
# storing this dataframe in a csv file
dataframe1.to_csv('GeeksforGeeks.csv', 
                  index = None)

输出：

由给定文本文件形成的 CSV 文件

读取的文本文件同上。成功运行上述代码后，将在同一目录下创建一个名为“GeeksforGeeks.csv”的文件。

示例 2：假设未给出列标题并且文本文件如下所示：

没有标题的文本文件

然后在编写代码时，您可以指定标头。

Python3

# importing pandas library
import pandas as pd
  
# reading given csv file 
# and creating dataframe
websites = pd.read_csv("GeeksforGeeks.txt"
                       ,header = None)
  
# adding column headings
websites.columns = ['Name', 'Type', 'Website']
  
# store dataframe into csv file
websites.to_csv('GeeksforGeeks.csv', 
                index = None)

输出：

带有标题的 CSV 文件

我们看到标头已成功添加，文件已从“.txt”格式转换为“.csv”格式。

示例 3：在此示例中，文本文件中的字段由用户定义的分隔符“/”分隔。

'/' 分隔文本文件

Python3

# importing pandas library
import pandas as pd
  
# reading the given csv file 
# and creating dataframe
account = pd.read_csv("GeeksforGeeks.txt",
                      delimiter = '/')
  
# store dataframe into csv file
account.to_csv('GeeksforGeeks.csv',
               index = None)

输出：

CSV 文件

在读取数据时，我们指定应使用指定的分隔符对数据进行标记。在这种情况下'/'。