读取 txt 文件 pandas - Python

如果你正在使用Python进行数据分析，可能需要从文本文件中读取数据。这时，我们可以使用Pandas库中的read_table()函数来读取文本文件中的数据。

读取文本文件

下面是一个读取txt文件并显示前几行数据的Python示例代码：

import pandas as pd

data = pd.read_table('data.txt',nrows=5)
print(data.head())

这段代码做了以下几件事：

1. 调用Pandas库中的read_table()函数，读取文件名为“data.txt”的数据文件。
2. 指定要读取的行数为5，通过nrows参数传递
3. 使用head()函数显示前几行数据，这里是5行

解析器参数

read_table() 函数有很多可选参数，其中一个非常常用的是“sep”参数。

sep参数表示分隔符，默认为逗号“,”。如果您的文本文件使用其他分隔符（例如分号“;”或制表符“\t”），则需要指定sep参数。

例如，如果我们要读取一个文件“data2.txt”，使用分号作为分隔符，可以这样做:

import pandas as pd

data = pd.read_table('data2.txt',sep=';',nrows=5)
print(data.head())

其他读取参数

read_table() 函数还有一些其他参数可以使用，如下所示：

1. header - 这个参数用于指定源文件中列名所在的行。如果源文件中没有列名，则将此参数设为None。
2. index_col - 这个参数用于指定索引列所在的列编号或唯一列名称。
3. usecols - 只读取指定的列。
4. skiprows - 跳过指定的行数。
5. skipfooter - 跳过指定的尾行数。
6. dtype - 指定数据类型。

有关完整参数列表，请参阅Pandas documentation。Pandas文档（英文）

结论

当您要在Python中读取txt文件时，您可以使用Pandas库中的read_table()函数。只需指定文件名和一些参数，就可以轻松地将文本文件转换为Python中的数据结构。