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pandas读取excel,txt,csv,pkl文件等命令的操作

运维开发网 https://www.qedev.com 2021-04-08 11:50 出处:网络 作者: zanlinux
pahttp://www.cppcns.comndas读取txt文件 读取txt文件需要确定txt文件是否符合基本的格式,也就是是否存在\\t,,,等特殊的分隔符

pahttp://www.cppcns.comndas读取txt文件

读取txt文件需要确定txt文件是否符合基本的格式,也就是是否存在\t,,,等特殊的分隔符

一般txt文件长成这个样子

txt文件举例

下面的文件为空格间隔

1 2019-03-22 00:06:24.4463094 中文测试 
2 2019-03-22 00:06:32.4565680 需要编辑encoding 
3 2019-03-22 00:06:32.6835965 ashshsh 
4 2017-03-22 00:06:32.8041945 eggg

读取命令采用 read_csv或者 read_table都可以

import pandas as pd
df = pd.read_table("./test.txt")
print(df)
 
import pandas as pd
df = pd.read_csv("./twww.cppcns.comest.txt")
print(df)

但是,注意,这个地方读取出来的数据内容为3行1列的DataFrame类型,并没有按照我们的要求得到3行4列

import pandas as pd
df = pd.read_csv("./test.txt")
print(type(df))
prinKXKxxQQt(df.shape)
 
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
(3, 1)

read_csv函数

默认: 从文件、URL、文件新对象中加载带有分隔符的数据,默认分隔符是逗号。

上述txt文档并没有逗号分隔,所以在读取的时候需要增加sep分隔符参数

df = pd.read_csv("./test.txt",sep=' ')

read_pickle函数

read_pickle is only guaranteed to be backwards compatible to pandas 0.20.3.

Examples

>>> original_df = pd.DataFrame({"foo": range(5), "bar": range(5, 10)})
>>> original_df
 foo bar
0 0 5
1 1 6
2 2 7
3 3 8
4 4 9
>>> pd.to_pickle(original_df, "./dummy.pkl")
>>> unpickled_df = pd.read_pickle("./dummKXKxxQQy.pkl")
>>> unpickled_df
 foo bar
0 0 5
1 1 6
2 2 7
3 3 8
4 4 9
>>> import os
>>> os.remove("./dummy.pkl")

补充:线上部署模型 读取pkl文件跟excel

先把生成的excel文件(pkl文件)准备好, 放到本地测试的路径下

import platform
import pandas as pd
if platform.system() == 'Windows':
 home_dir = r'F:\python_项目\主后台\r360_taobao\moxin' #本地地址
else:
 home_dir = r'/home/TG_MASTER_ADMIN_API/r360_taobao/moxin' #线上的路径找到文件前一个文件夹
def testMx():
 box = pd.read_excel(home_dir+'/规则新版设计1.xlsx', sheet_name='宜信标准评分卡')
 print("excel\t\t",box)
 box = pd.read_pickle(home_dir + '/foo.pkl')
 print("p编程客栈kl\t\t",box)
if __name__ == '__main__':
 testMx()

本地测试

pandas读取excel,txt,csv,pkl文件等命令的操作

给线上传代码

找到主文件路径下面运行测试文件 python3 xxx.py

pandas读取excel,txt,csv,pkl文件等命令的操作

不好使的话去项目文件 框架下面 写一个测试文件 把那个方法写进来 python3 XXX.py就OK了

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

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