Pandas read_table()：读取文本文件（附带实例）

Pandas 库中的 read_table() 函数可以读取文本文件中的数据，该函数将返回 Pandas 中的 DataFrame 对象。

read_table() 函数最常用的有以下几个参数：

• filepath：文本文件的路径，必须指定该参数。除了该参数之外，其他参数都是关键字参数；
• sep：各列数据之间的分隔符，未指定该参数时，其值默认为制表符；
• header：如果文本文件中的格列没有标题，则需要将该参数设置为 None；
• names：为读取后的各列数据添加列标题；
• encoding：如果文本文件中包含中文，则需要将该参数设置为一种中文编码方式，通常将其设置为 gb2312。

下面的代码读取“销售数据.txt”的文本文件：


此处使用 Pandas 库中的 read_table() 函数。由于该文件不包含列标题，所以需要将 header 参数设置为 None。

import pandas as pd
file = 'E:\\销售数据.txt'
df = pd.read_table(file, header=None, encoding='gb2312')
print(df)

代码的运行结果如下：

     0    1
0  面包  30
1  饼干  20
2  蛋挞  50
3  果汁  30
4  啤酒  10
5  红酒  60

如需为读取后的数据添加自定义的列标题，可以将列标题以列表的形式设置为 names 参数的值，并省略 header 参数，修改后的代码如下：

import pandas as pd
file = 'E:\\销售数据.txt'
names = ['名称', '数量']
df = pd.read_table(file, names=names, encoding='gb2312')
print(df)

代码的运行结果如下：

   名称  数量
0  面包  30
1  饼干  20
2  蛋挞  50
3  果汁  30
4  啤酒  10
5  红酒  60