pandas读取excel,txt,csv,pkl文件等命令的操作
作者：zanlinux
这篇文章主要介绍了pandas读取excel,txt,csv,pkl文件等命令的操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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脚本之家。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。