Pythonがテキストデータを読み取ってDataFrame形式に変換する方法の詳細な説明

今回は、Pythonがテキストデータを読み取ってDataFrame形式に変換する方法について詳しく説明します。Pythonがテキストデータを読み取ってDataFrame形式に変換するための注意事項は何ですか。実際のケースを見てみましょう。一見。 技術Q&Aでこのような質問を見かけましたが、比較的よくあるようなので別記事にしました。

プレーンテキスト形式のファイル「file_in」からデータを読み取ります。形式は次のとおりです:

は「file_out」として出力する必要があります。形式は次のとおりです:

データの元の形式 「カテゴリ：コンテンツ」で、空白行「n」がサブエントリとなっており、変換後は1行に1エントリとなり、カテゴリに応じて内容が順番に書き出されます。

読み込み後、pandas を使用してデータから DataFrame と呼ばれる

を作成することをお勧めします。これにより、後でデータを処理するのが容易になります。ただし、元の形式は通常の表形式ではないため、最初にいくつかの簡単な処理を行う必要があります。

#coding:utf8
import sys
from pandas import DataFrame  #DataFrame通常来装二维的表格
import pandas as pd      #pandas是流行的做数据分析的包
#建立字典，键和值都从文件里读出来。键是nam，age……，值是lili，jim……
dict_data={}
#打开文件
with open('file_in.txt','r')as df:
  #读每一行
  for line in df:
    #如果这行是换行符就跳过，这里用'\n'的长度来找空行
    if line.count('\n') == len(line):
      continue
    #对每行清除前后空格（如果有的话），然后用"："分割
    for kv in [line.strip().split(':')]:
      #按照键，把值写进去
      dict_data.setdefault(kv[0],[]).append(kv[1])
#print（dict_data）看看效果
#这是把键读出来成为一个列表
columnsname=list(dict_data.keys())
#建立一个DataFrame，列名即为键名，也就是nam，age……
frame = DataFrame(dict_data,columns=columnsname)
#把DataFrame输出到一个表，不要行名字和列名字
frame.to_csv('file_out0.txt',index=False,header=False)

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