pandas 将表读入DataFrame
示例
具有页眉，页脚，行名和索引列的表文件：
文件：table.txt
This is a header that discusses the table file to show space in a generic table file index name occupation 1 Alice Salesman 2 Bob Engineer 3 Charlie Janitor This is a footer because your boss does not understand data files
码：
import pandas as pd
# index_col=0 tells pandas that column 0 is the index and not data
pd.read_table('table.txt', delim_whitespace=True, skiprows=3, skipfooter=2, index_col=0)
输出：
name occupation index 1 Alice Salesman 2 Bob Engineer 3 Charlie Janitor
没有行名或索引的表文件：
文件：table.txt
Alice Salesman Bob Engineer Charlie Janitor
码：
import pandas as pd
pd.read_table('table.txt', delim_whitespace=True, names=['name','occupation'])
输出：
name occupation 0 Alice Salesman 1 Bob Engineer 2 Charlie Janitor
所有选项都可以在此处的熊猫文档中找到
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问题内容： 如何在不设置集群计算基础架构（例如Hadoop或Spark）的情况下，将大小适中的Parquet数据集读取到内存中的Pandas DataFrame中？我只想在笔记本电脑上使用简单的Python脚本在内存中读取这些数据，但是数量很少。数据不驻留在HDFS上。它位于本地文件系统上，也可能位于S3中。我不想启动并配置其他服务，例如Hadoop，Hive或Spark。 我以为Blaze /
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如何在不设置集群计算基础设施（如Hadoop或Spark）的情况下将大小适中的Parket数据集读取到内存中的Pandas DataFrame中？这只是我想在笔记本电脑上使用简单的Python脚本在内存中读取的适度数据。数据不驻留在HDFS上。它要么在本地文件系统上，要么可能在S3中。我不想启动和配置其他服务，如Hadoop、Hive或Spark。 我原以为Blaze/Odo会使这成为可能:Odo
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问题内容： 我如何使用pandas读取.csv文件（无标题），并且只希望使用列的子集（比如说20列中的第4和第7列）？我似乎无法做 问题答案： 为了读取其中没有标题的csv，仅对于某些列，您需要传递params以及第4列和第7列： 查看文档
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问题内容： 我有一个pandas数据框，我想将其写入CSV文件。我正在使用以下方法： 并得到错误： 有什么方法可以轻松解决此问题（即我的数据框中有Unicode字符）吗？有没有一种方法可以使用例如“ to-tab”方法（我认为不存在）写入制表符分隔文件而不是CSV？ 问题答案： 要用制表符分隔，可以使用参数： 要使用特定的编码（例如），请使用参数：
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问题内容： 使用插入pandas DataFrame到mongodb的最快方法是什么？ 尝试次数 给出了一个错误 给出了一个错误 给出了一个错误 df 问题答案： 我怀疑是否有 最快 和 最 简单的 方法。如果您不担心数据转换，可以 但是，如果您尝试将数据加载回，则会得到： 所以你必须将“A” columnt回S，以及所有不，或字段您。对于此示例：
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本文向大家介绍python Pandas 读取txt表格的实例，包括了python Pandas 读取txt表格的实例的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 运行环境 Python 2.7 操作实例 1.原始文本格式：空格分隔的txt,例如 2.pandas 读取数据 以上这篇python Pandas 读取txt表格的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持