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python-读取具有不同分隔符的数据文本文件

numpy python-3.x python

Liris · 技术社区 · 6 年前

我有一个文件,其中字段用“:”分隔,子字段用“;”分隔,子字段中的项目用“,”分隔。

我想读巨蟒。过了一段时间,我可能会一行一行地读,然后把所有的东西都分开,但我相信已经有了这样的东西?

文件行:

   0 :   16,  250 :  1 :  0.053 :RIG : DIS :  1 :   48, 220;  2 :   42, 241;  2 :   43, 251;  3 :   25, 266;  1 :   36, 287;  2

我真的尝试过:

Dat = np.genfromtxt(path, delimiter= ':', dtype = None, skip_header = 4,  skip_footer = 5, encoding = None)

因为我不明白的原因,它只会把文件的第一列还给我。但是,如果我改为 delimiter= ',' .

这给了我7个字段,实际上我可以拆分自己。

然后: 1)如何读取该文件? 2)使用np.genfromtxt,为什么只使用“:”作为分隔符获取第一列?

2 回复 | 直到 6 年前

dl.meteo 6 年前

data = pd.read_csv('data.txt',
                   sep=";|:|,",
                   header=None,
                   engine='python')

hpaulj 6 年前

In [280]: txt=['   0 :   16,  250 :  1 :  0.053 :RIG : DIS :  1 :   48, 220;  2 
     ...: :   42, 241;  2 :   43, 251;  3 :   25, 266;  1 :   36, 287;  2 '
     ...: ]

In [282]: np.genfromtxt(txt,delimiter=':',dtype=None, encoding=None)
Out[282]: 
array((0, '   16,  250 ', 1, 0.053, 'RIG ', ' DIS ', 1, '   48, 220;  2 ', '   42, 241;  2 ', '   43, 251;  3 ', '   25, 266;  1 ', '   36, 287;  2'),
      dtype=[('f0', '<i8'), ('f1', '<U12'), ('f2', '<i8'), ('f3', '<f8'), ('f4', '<U4'), ('f5', '<U5'), ('f6', '<i8'), ('f7', '<U15'), ('f8', '<U15'), ('f9', '<U15'), ('f10', '<U15'), ('f11', '<U14')])

dtype=None

,

In [283]: np.genfromtxt(txt,delimiter=',',dtype=None, encoding=None)
Out[283]: 
array(['0 :   16', '  250 :  1 :  0.053 :RIG : DIS :  1 :   48',
       ' 220;  2 :   42', ' 241;  2 :   43', ' 251;  3 :   25',
       ' 266;  1 :   36', ' 287;  2'], dtype='<U42')

genfromtxt

In [285]: def foo(astr):
     ...:     return astr.replace(':',',').replace(';',',')
     ...: 
     ...: 
In [286]: np.genfromtxt([foo(a) for a in txt],delimiter=',',dtype=None, encoding
     ...: =None)
Out[286]: 
array((0, 16, 250, 1, 0.053, 'RIG ', ' DIS ', 1, 48, 220, 2, 42, 241, 2, 43, 251, 3, 25, 266, 1, 36, 287, 2),
      dtype=[('f0', '<i8'), ('f1', '<i8'), ('f2', '<i8'), ('f3', '<i8'), ('f4', '<f8'), ('f5', '<U4'), ('f6', '<U5'), ('f7', '<i8'), ('f8', '<i8'), ('f9', '<i8'), ('f10', '<i8'), ('f11', '<i8'), ('f12', '<i8'), ('f13', '<i8'), ('f14', '<i8'), ('f15', '<i8'), ('f16', '<i8'), ('f17', '<i8'), ('f18', '<i8'), ('f19', '<i8'), ('f20', '<i8'), ('f21', '<i8'), ('f22', '<i8')])

dtype

In [298]: dt = np.dtype([('f0','i'),('f1','i',2),('f2','i'),('f3','i'),('f4','U3
     ...: ')])
In [299]: np.genfromtxt([foo(a) for a in txt],delimiter=',',dtype=dt, encoding=N
     ...: one,usecols=range(6))
Out[299]: 
array((0, [ 16, 250], 1, 0, 'RIG'),
      dtype=[('f0', '<i4'), ('f1', '<i4', (2,)), ('f2', '<i4'), ('f3', '<i4'), ('f4', '<U3')])

'16,250'

pandas csv engine=python

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