pandas读取excel,txt,csv,pkl文件等命令

pandas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("./test.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))
print(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("./dummy.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")