python 读取以空格分开的文件操作
在查找数据集的时候发现,并不是所有的数据集都是以csv的格式存储,也就是每一列特征数据的分割并不是都以逗号分割,有的数据格式是以空格为分割
例如.data格式,
接下来就实现对.data格式数据的读取:
(数据来源于Boston房价预测数据集,文件名称为“housing.data”)
import pandas as pd data = pd.read_csv('./housing.data', delim_whiteshape=True)
以上代码就是实现了对空格的分割,但是不知道针对也是以一列存储,并且数据分割也是空格的csv文件此方法还行得通不。
另外pd.read_csv()中的参数sep和delimiter表示的意义一样,具体如何使用不清楚,目前用到不多。
遇到读取文件不知如何操作的,最后要访问下官方文档或者google查询。
pd.read_csv官方文档
另外,可以直接在原数据集文件加后缀名.csv即可转换成csv文件,但前提是data中的数据已经以,分割好了。
pd.read_csv()中读取文件时,默认第一行作为列名,但有时候第一行也是我们需要的数据,这时需制定参数header=None,或者给每列提前设置好名字,names=[‘column0',‘column1',…]
补充:python 实现以空格分隔的文件读写及二维数组按列折半查找
最近文件读写的工作比较多,每一次读文件都会写单独的函数来适应文件格式,所以写了一个类对文件进行操作。
(用pandas.read_csv读取文件更好用)
import os class DealData: # 数据加载函数 def load(self, filename): data = [] file = open(filename, 'r') for line in file.readlines(): line = line.strip('\n') # 除去换行 line = line.split(' ') # 文件以“ ”分隔 if "" in line: # 解决每行结尾有空格的问题 line.remove("") data.append(line) file.close() return data # 折半查找 # array是一个二维数组,函数实现的功能是按照array的第lie列折半查找 def search(self, array, lie, target): low = 0 high = len(array) - 1 while array[low][lie] <= array[high][lie]: mid = int((low + high) / 2) midval = array[mid][lie] if midval < target: low = mid + 1 elif midval > target: high = mid - 1 if high < 0 or low >= len(array): break return high # 将数据保存到文件 def save(self, data, filename): file = open(filename, 'w') for i in range(0, len(data), 1): for k in range(0, len(data[i]), 1): file.write(str(data[i][k])) file.write(" ") file.write("\n") file.close()
可以将Dealdata类单独创建一个python文件,命名为Dealdata,调用方法如下:
from DealData import DealData deal = DealData() totaldata = deal.load("E:\low_data.txt")
之前先引用类:from Dealdata import Dealdata, 其中第一个Dealdata为被调用的python文件名, 第二个Dealdata为被调用的类名。
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猪先飞。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。
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