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    pandas读取excel,txt,csv,pkl文件等命令的操作

    pandas读取txt文件

    读取txt文件需要确定txt文件是否符合基本的格式,也就是是否存在\t,,,等特殊的分隔符

    一般txt文件长成这个样子

    txt文件举例

    下面的文件为空格间隔

    1 2019-03-22 00:06:24.4463094 中文测试 
    2 2019-03-22 00:06:32.4565680 需要编辑encoding 
    3 2019-03-22 00:06:32.6835965 ashshsh 
    4 2017-03-22 00:06:32.8041945 eggg

    读取命令采用 read_csv或者 read_table都可以

    import pandas as pd
    df = pd.read_table("./test.txt")
    print(df)
     
    import pandas as pd
    df = pd.read_csv("./test.txt")
    print(df)

    但是,注意,这个地方读取出来的数据内容为3行1列的DataFrame类型,并没有按照我们的要求得到3行4列

    import pandas as pd
    df = pd.read_csv("./test.txt")
    print(type(df))
    print(df.shape)
     
    class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
    (3, 1)

    read_csv函数

    默认: 从文件、URL、文件新对象中加载带有分隔符的数据,默认分隔符是逗号。

    上述txt文档并没有逗号分隔,所以在读取的时候需要增加sep分隔符参数

    df = pd.read_csv("./test.txt",sep=' ')

    read_pickle函数

    read_pickle is only guaranteed to be backwards compatible to pandas 0.20.3.

    Examples

    >>> original_df = pd.DataFrame({"foo": range(5), "bar": range(5, 10)})
    >>> original_df
     foo bar
    0 0 5
    1 1 6
    2 2 7
    3 3 8
    4 4 9
    >>> pd.to_pickle(original_df, "./dummy.pkl")
    >>> unpickled_df = pd.read_pickle("./dummy.pkl")
    >>> unpickled_df
     foo bar
    0 0 5
    1 1 6
    2 2 7
    3 3 8
    4 4 9
    >>> import os
    >>> os.remove("./dummy.pkl")

    补充:线上部署模型 读取pkl文件跟excel

    先把生成的excel文件(pkl文件)准备好, 放到本地测试的路径下

    import platform
    import pandas as pd
    if platform.system() == 'Windows':
     home_dir = r'F:\python_项目\主后台\r360_taobao\moxin' #本地地址
    else:
     home_dir = r'/home/TG_MASTER_ADMIN_API/r360_taobao/moxin' #线上的路径找到文件前一个文件夹
    def testMx():
     box = pd.read_excel(home_dir+'/规则新版设计1.xlsx', sheet_name='宜信标准评分卡')
     print("excel\t\t",box)
     box = pd.read_pickle(home_dir + '/foo.pkl')
     print("pkl\t\t",box)
    if __name__ == '__main__':
     testMx()

    本地测试

    给线上传代码

    找到主文件路径下面运行测试文件 python3 xxx.py

    不好使的话去项目文件 框架下面 写一个测试文件 把那个方法写进来 python3 XXX.py就OK了

    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脚本之家。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

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