利用pandas轻松处理txt文件数据

在数据分析和处理中，常遇到从txt文件读入的数据需要进行处理的情况。比如数据格式混乱，需要清洗；某些列无效，需要删除；某些列需要转换类型等。这些工作可能带来很大的工作量和时间花费，但是我们可以通过pandas这个Python库来轻松地完成这些操作。

本文将结合代码示例，教你如何使用pandas处理txt文件数据。

在使用pandas库前，我们需要先引入它。在Python脚本中，一般约定将pandas库重命名为pd，方便后续调用。

import pandas as pd

读取txt文件

首先，我们需要读取txt文件中的数据。在pandas中，我们使用pd.read_csv()函数来读入数据。虽然函数名中包含了csv，但是该函数同样适用于读入txt文件。

data = pd.read_csv('data.txt', sep='    ', header=None)

该函数参数解释如下：

‘data.txt’: 表示我们需要读取的txt文件的路径和文件名。sep: 表示数据分隔符，此处使用’ ‘表示数据之间由tab隔开，也可以换成其他符号。header: 表示文件中是否包含列名，若不包含则设置为None。

读入数据后，我们可以通过打印输出data来查看数据的内容和形式。

print(data)

输出结果：

   0    1    2
0  A  123  1.0
1  B  321  2.0
2  C  231  NaN
3  D  213  4.0
4  E  132  3.0

可以看出，读入的数据已经以DataFrame的形式存储在了data中。

清洗数据

读入的数据可能存在很多格式不规范或错误的地方，需要我们进行数据清洗。比如，有些行或列中可能存在缺失值，我们需要将其填充或删除；有些列的数据类型可能不符合我们的需求，我们需要将其转换为数值或字符串类型等。

a. 删除含有缺失值的行

我们可以使用dropna()函数来删除含有缺失值的行。

data_clean = data.dropna()

该函数会删除数据中任意含有缺失值的行，返回只有完整数据的DataFrame。

b. 填充缺失值

如果不能删除含有缺失值的行，我们可以选择填充这些缺失值。使用fillna()函数即可。

data_fill = data.fillna(0)

该函数将缺失值填充为0，如果想以其他值进行填充，可以在括号内传入相应的值。

c. 转换数据类型

在数据分析中，需要将某些数据类型转换为数值型或字符型以便后续计算或处理。在pandas中，可以使用astype()函数进行类型转换。

data_conversion = data_clean.astype({'1': 'int', '2': 'str'})

该函数可以将data_clean中第1列的类型转换为整型（int），第2列的类型转换为字符串型（str）。

保存新数据

最后，我们需要将经过清洗和处理后的数据保存到新的txt文件中。在pandas中，我们可以使用to_csv()函数来实现。

data_clean.to_csv('data_clean.txt', index=False, header=False, sep='    ')

该函数参数解释如下：

‘data_clean.txt’: 表示保存文件的路径和文件名。index: 表示是否保留行索引，此处选择False不保留。header: 表示文件中是否包含列名，此处选择False不包含。sep: 表示分隔符，此处使用’ ‘表示以tab作为分隔符。

代码示例

下面是完整的代码示例，你可以将其复制到Python脚本中并运行。

import pandas as pd

# 读入数据
data = pd.read_csv('data.txt', sep='    ', header=None)
print('原始数据：
', data)

# 删除含有缺失值的行
data_clean = data.dropna()
print('处理后数据（删除缺失值）：
', data_clean)

# 填充缺失值
data_fill = data.fillna(0)
print('处理后数据（填充缺失值）：
', data_fill)

# 转换数据类型
data_conversion = data_clean.astype({'1': 'int', '2': 'str'})
print('处理后数据（类型转换）：
', data_conversion)

# 保存新数据
data_clean.to_csv('data_clean.txt', index=False, header=False, sep='    ')