使用read、readline、readlines和pd.read_csv、pd.read_table、pd.read_fwf、pd.read_excel获取数据

从文本文件读取数据

法一：

使用read、readline、readlines读取数据

• read（[size]）：从文件读取指定的字节数。如果未给定或为负值，则去取全部。返回数据类型为字符串（将所有行合并为一个字符串）。
• readline（[size]）：从文件读取整行，包括‘\n’字符。如果给定的是一个负数或未给定则读取整行，给定的是一个正数，则返回指定大小的字节数。返回数据类型为字符串。
• readlines（[size]）：从文件读取所用行，并返回列表。如果给定的是正数则读取一行，负数或未给定则读取整个文件。返回数据类型为列表（每行内容作为列表中的一个对象）。

size	负数	未给定	正数
read	读取全部	读取全部	size字节数
readline	1整行	1整行	size字节数
readlines	读取全部	读取全部	1整行

例：

 file_name=open(r'E:\data analysis\test\test11.txt')
 data=file_name.read()
 print('data\n',data)
 print('data',type(data))

 file_name.seek(0)
 data_line=file_name.readline()
 print('data_line\n',data_line)
 print('data_line',type(data_line))

 file_name.seek(0)
 data_lines=file_name.readlines()
 print('data_lines\n',data_lines)
 print('data_lines',type(data_lines))

data
 ID    var_1    var_2    var_3    var_4    var_5
7105262421    2    3    1    1.1    1.1.1
5535530756    2    3    1    1.1    1.1.1
9510454424    2    2    1    1.1    1.1.1
226526052    2    2    1    1.1    1.1.1
5706199107    2    2            0
7417958869    2    4    1    1.1    1.1.1
541746997    2    4            0
9309835887    2    4    1    1.1    1.1.1
6396162852    2    4    1    1.1    1.1.1
8865288990    2    4    1    1.1    1.1.1
487152048    2    4            0
2279987653    2    4            0

data <class 'str'>
data_line
 ID    var_1    var_2    var_3    var_4    var_5

data_line <class 'str'>
data_lines
 ['ID\tvar_1\tvar_2\tvar_3\tvar_4\tvar_5\n', '7105262421\t2\t3\t1\t1.1\t1.1.1\n', '5535530756\t2\t3\t1\t1.1\t1.1.1\n', '9510454424\t2\t2\t1\t1.1\t1.1.1\n', '226526052\t2\t2\t1\t1.1\t1.1.1\n', '5706199107\t2\t2\t\t\t0\n', '7417958869\t2\t4\t1\t1.1\t1.1.1\n', '541746997\t2\t4\t\t\t0\n', '9309835887\t2\t4\t1\t1.1\t1.1.1\n', '6396162852\t2\t4\t1\t1.1\t1.1.1\n', '8865288990\t2\t4\t1\t1.1\t1.1.1\n', '487152048\t2\t4\t\t\t0\n', '2279987653\t2\t4\t\t\t0\n']
data_lines <class 'list'>

使用readlines返回的是每行数据做为一个对象的列表，可将数据进行转换以满足后续的处理。

 import re
 import numpy as np
 x0=[];x1=[];x2=[];x3=[];x4=[];x5=[]
 for data_s in data_lines:
     s=re.split('\t|\n',data_s)
     x0.append(s[0])
     x1.append(s[1])
     x2.append(s[2])
     x3.append(s[3])
     x4.append(s[4])
     x5.append(s[5])
 x0=np.array(x0).reshape(13,1)
 x1=np.array(x1).reshape(13,1)
 x2=np.array(x2).reshape(13,1)
 x3=np.array(x3).reshape(13,1)
 x4=np.array(x4).reshape(13,1)
 x5=np.array(x5).reshape(13,1)

法二：

使用pandas 的read_csv、read_table、read_fwf、read_excel读取数据

read_csv/read_table/read_fwf/read_excel的部分参数：

• path：表示位置的字符串。
• sep：分隔符，默认为','。
• header：用作列名的行号，默认为0（第一行），如果没有header行，需设置header=None。
• index_col：用作行索引的列编号或列名，可以是单个名称或数组，也可是由多个名称或数组组成的列表。
• names：用于结果的列名列表，结合header=None使用。
• skiprows：要忽略的行数（从文件开始处算起），或需要跳过（即不忽略）的行号列表（从0开始）。
• na_value：规定什么样的值是NA 值。
• nrows：需要读取的行数。
• thousand：千位符符号，如‘,’或‘.’。
• decimal：小数点符号，默认为‘.’。

 import pandas as pd
 data_csv=pd.read_csv(r'E:\data analysis\test\test1.csv')
 print(data_csv)

 ID  var_1  var_2  var_3  var_4  var_5
0   7105262421      2      3    1.0    1.1  1.1.1
1   5535530756      2      3    1.0    1.1  1.1.1
2   9510454424      2      2    1.0    1.1  1.1.1
3    226526052      2      2    1.0    1.1  1.1.1
4   5706199107      2      2    NaN    NaN      0
5   7417958869      2      4    1.0    1.1  1.1.1
6    541746997      2      4    NaN    NaN      0
7   9309835887      2      4    1.0    1.1  1.1.1
8   6396162852      2      4    1.0    1.1  1.1.1
9   8865288990      2      4    1.0    1.1  1.1.1
10   487152048      2      4    NaN    NaN      0
11  2279987653      2      4    NaN    NaN      0

 import pandas as pd
 data_txt=pd.read_csv(r'E:\data analysis\test\test11.txt',sep='\s+')
 print(data_txt)

           ID  var_1  var_2  var_3  var_4  var_5
0   7105262421      2      3      1    1.1  1.1.1
1   5535530756      2      3      1    1.1  1.1.1
2   9510454424      2      2      1    1.1  1.1.1
3    226526052      2      2      1    1.1  1.1.1
4   5706199107      2      2      0    NaN    NaN
5   7417958869      2      4      1    1.1  1.1.1
6    541746997      2      4      0    NaN    NaN
7   9309835887      2      4      1    1.1  1.1.1
8   6396162852      2      4      1    1.1  1.1.1
9   8865288990      2      4      1    1.1  1.1.1
10   487152048      2      4      0    NaN    NaN
11  2279987653      2      4      0    NaN    NaN

  import pandas as pd
  data_table=pd.read_table(r'E:\data analysis\test\test1.csv',sep=',',skiprows=[1,3,5,7,9,11],na_values={2:4})  #读取1,3,5,7,9,11行，第二列的中值4的元素为nan
  print(data_table)

        ID  var_1  var_2  var_3  var_4  var_5
0  5535530756      2    3.0    1.0    1.1  1.1.1
1   226526052      2    2.0    1.0    1.1  1.1.1
2  7417958869      2    NaN    1.0    1.1  1.1.1
3  9309835887      2    NaN    1.0    1.1  1.1.1
4  8865288990      2    NaN    1.0    1.1  1.1.1
5  2279987653      2    NaN    NaN    NaN      0

read_fwf读取表格或固定宽度格式的文本行到数据框：

 import pandas as pd
 data_fwf=pd.read_fwf(r'E:\data analysis\test\test2.txt',widths=[6,6,6],names=['var1','var2','var3'])   #widths：由整数组成的列表，表示每列的宽度
 print(data_fwf)

     var1    var2    var3
0  1a2b3c  4d5e6f  7g8h9i
1  1a2b3c  4d5e6f  7g8h9i
2  1a2b3c  4d5e6f  7g8h9i
3  1a2b3c  4d5e6f  7g8h9i
4  1a2b3c  4d5e6f  7g8h9i
5  1a2b3c  4d5e6f  7g8h9i

read_excel读取excel：

1 import pandas as pd
2 data_exc=pd.read_excel(r'E:\data analysis\test\test1.xlsx',sheet_name='Sheet2',dtype={'ID':str,'var_1':float})   #sheet_name为表的名称，dtype用于更改列的数据类型
3 print(data_exc)

            ID  var_1  var_2  var_3  var_4  var_5
0   7105262421    2.0      3    1.0    1.1  1.1.1
1   5535530756    2.0      3    1.0    1.1  1.1.1
2   9510454424    2.0      2    1.0    1.1  1.1.1
3    226526052    2.0      2    1.0    1.1  1.1.1
4   5706199107    2.0      2    NaN    NaN      0
5   7417958869    2.0      4    1.0    1.1  1.1.1
6    541746997    2.0      4    NaN    NaN      0
7   9309835887    2.0      4    1.0    1.1  1.1.1
8   6396162852    2.0      4    1.0    1.1  1.1.1
9   8865288990    2.0      4    1.0    1.1  1.1.1
10   487152048    2.0      4    NaN    NaN      0
11  2279987653    2.0      4    NaN    NaN      0