pandas读取excel,txt,csv,pkl文件等命令的操作
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2022-09-07 13:47:01
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...
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")
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("pkl\t\t",box) if __name__ == '__main__': testmx()
本地测试
给线上传代码
找到主文件路径下面运行测试文件 python3 xxx.py
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。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。
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