怎么用Python对txt文件进行筛选并提取出想要的数据?
筛选的前提是txt文件是结构化、规整的,如果完全是杂乱无章的,这个实现起来就很复杂了,这里以提取规整的txt文件的行和列为例,简单介绍一下实现过程(主要有3种方法),实验环境win10+python3.6+pycharm5.0,主要内容如下:
这里为了更好地说明问题,我新建了一个test.txt文件,4行4列,每行数据以,分隔开,主要内容如下:
方法一:使用numpy(安装pip install numpy)包自带的loadtxt函数,这个函数会自动对txt文件处理,将所有的行列数据读入到一个array数组中,方便以后处理:
1.读取特定的行:
程序运行结果如下:
2.读取特定的列:
程序运行截图如下:
方法二:使用pandas(安装pip install pandas)包自带的read_table函数,这个函数与loadtxt类似,会自动对txt文件进行处理,返回一个DataFrame类型,方便后期处理:
1.读取特定行:
程序运行截图:
2.读取特定列:
程序运行截图:
方法三:最原始的方法,open函数来实现,这个基本原理及代码都很简单,核心就是切分字符串,如下:
1.读取特定行:
程序运行截图如下:
2.读取特定列:
程序运行截图:
至此,我们就完成了利用python来对txt文件进行筛选,提取出特定的列和行。总的来说,这3种方法实现起来都挺简单的,尤其是前2种方法,最后的open函数虽然代码相对来说,比较多,但基本原理很简单,熟悉一下代码,很快就能掌握,网上也有相关资料可供参考,感兴趣的可以搜一下,希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。
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