Python이 텍스트의 데이터를 읽고 이를 DataFrame_python으로 변환하는 예

이 기사에서는 Python이 텍스트의 데이터를 읽고 이를 DataFrame으로 변환하는 예를 공유합니다. 이는 특정 참조 값을 가지고 있으며 도움이 필요한 사람들에게 도움이 되기를 바랍니다.

기술 Q&A에서 그런 질문을 보고 느꼈습니다. 비교적 흔한 일이니 그냥 별도의 글로 적어보세요.

일반 텍스트 형식 파일 "file_in"에서 데이터를 읽습니다. 형식은 다음과 같습니다.

은 "file_out"으로 출력해야 하며 형식은 다음과 같습니다.

데이터의 원래 형식은 "카테고리: 내용"이며, 하위 항목으로 빈 줄 "n"이 포함되어 있으며, 변환 후에는 한 줄에 한 항목이 되며, 내용은 카테고리에 따라 순서대로 작성됩니다. .

읽은 후 데이터에서 DataFrame이라는 테이블을 생성하려면 pandas를 사용하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 나중에 데이터를 더 쉽게 처리할 수 있습니다. 하지만 원래 형식은 일반적인 테이블 형식이 아니므로 먼저 몇 가지 간단한 처리가 필요합니다.

#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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