pandas讀取txt文件
讀取txt文件需要確定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文件長成這個樣子
txt文件舉例
下面的文件為空格間隔
1 2019-03-22 00:06:24.4463094 中文測試
2 2019-03-22 00:06:32.4565680 需要編輯encoding
3 2019-03-22 00:06:32.6835965 ashshsh
4 2017-03-22 00:06:32.8041945 eggg
讀取命令采用 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，這個地方讀取出來的數(shù)據(jù)內(nèi)容為3行1列的DataFrame類型，并沒有按照我們的要求得到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函數(shù)
默認(rèn): 從文件、URL、文件新對象中加載帶有分隔符的數(shù)據(jù)，默認(rèn)分隔符是逗號。
上述txt文檔并沒有逗號分隔，所以在讀取的時候需要增加sep分隔符參數(shù)
df = pd.read_csv("./test.txt",sep=' ')
read_pickle函數(shù)
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")
補(bǔ)充：線上部署模型 讀取pkl文件跟excel
先把生成的excel文件（pkl文件）準(zhǔn)備好， 放到本地測試的路徑下
import platform
import pandas as pd
if platform.system() == 'Windows':
home_dir = r'F:\python_項(xiàng)目\主后臺\r360_taobao\moxin' #本地地址
else:
home_dir = r'/home/TG_MASTER_ADMIN_API/r360_taobao/moxin' #線上的路徑找到文件前一個文件夾
def testMx():
box = pd.read_excel(home_dir+'/規(guī)則新版設(shè)計1.xlsx', sheet_name='宜信標(biāo)準(zhǔn)評分卡')
print("excel\t\t",box)
box = pd.read_pickle(home_dir + '/foo.pkl')
print("pkl\t\t",box)
if __name__ == '__main__':
testMx()
本地測試
給線上傳代碼
找到主文件路徑下面運(yùn)行測試文件 python3 xxx.py
不好使的話去項(xiàng)目文件 框架下面 寫一個測試文件 把那個方法寫進(jìn)來 python3 XXX.py就OK了
以上為個人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。
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