pd.read_table用法详解

UVGC • 2024-10-22 23:35 • 编程

pd.read_table是pandas库中用于读取文本文件的方法，它可以从磁盘上读取txt、csv等格式的文件进入内存中进行操作。我们可以根据文件的格式来选择合适的读取方法。

对于普通的文本文件，可以直接使用pd.read_table方法读取，例如：


import pandas as pd
df = pd.read_table('example.txt')
print(df)

这里我们将example.txt读入内存，并打印输出。值得注意的是，如果文件比较大，直接读入可能会导致内存溢出，此时可以考虑使用pd.read_table中的一些参数进行二次改造。

pd.read_table方法默认的分隔符是制表符（\t），但实际情况中往往会遭遇到文本之间的分隔符并不是这样的情况，为此我们需要自定义分隔符来读取文件。


import pandas as pd
df = pd.read_table('example.csv',sep=',')
print(df)

这里我们将example.csv作为示例文件，其中以逗号作为分隔符。将sep参数设置为’,’即可正确地读取文件。同样的道理，如果文件的分隔符是其他字符，也可以使用sep参数来进行设置。

有些文件并不包含文件头或者文件头中不包含任何信息，为方便数据处理我们需要自定义文件的列名和数据类型。可以在pd.read_table方法中使用header和names参数来进行设置。


import pandas as pd
df = pd.read_table('example.txt',header=None,names=['name','age','gender'])
print(df)

这里我们将example.txt作为示例文件，并将列名设置为name、age和gender。

文件中有时会包含一些无用的信息，比如注释信息或者描述信息，这些信息并不包含实际的数据。为了方便数据处理，我们可以使用skiprows参数来进行跳过。


import pandas as pd
df = pd.read_table('example.txt',skiprows=3)
print(df)

这里我们将example.txt作为示例文件，跳过文件的前三行不进行读取。

在读取文件的过程中，经常会遇到文件中含有缺失值的情况，这时候我们需要进行缺失值处理。


import pandas as pd
df = pd.read_table('example.csv',na_values=['-'])
print(df)

在这个例子中，我们将example.csv作为示例文件，并将其中的’-‘替换成NaN作为缺失值进行处理。

默认情况下，pandas会自动推断文件中的每一列的数据类型，这样一来有时候会出现数据类型不对的情况，为此我们需要进行手动设置。


import pandas as pd
df = pd.read_table('example.txt',dtype={'age':float})
print(df.dtypes)

在这个例子中，我们将example.txt作为示例文件，将其中的age列的数据类型设置为float类型。

当文件过大时，在读取文件时有时候不需要全部读入，只需要读取部分内容即可完成数据处理。可以使用nrows参数来进行读取部分数据。


import pandas as pd
df = pd.read_table('example.csv',nrows=5)
print(df)

在这个例子中，我们将example.csv作为示例文件，只读取前五行数据。

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