这次给大家带来python读取文本数据并转化为DataFrame格式的方法详解，python读取文本数据并转化为DataFrame的注意事项有哪些，下面就是实战案例，一起来看一下。
在技术问答中看到一个这样的问题，感觉相对比较常见，就单开一篇文章写下来。
从纯文本格式文件 “file_in”中读取数据，格式如下：
需要输出成“file_out”，格式如下：
数据的原格式是“类别：内容”，以空行“”为分条目，转换后变成一个条目一行，按照类别顺序依次写出内容。
建议读取后，使用pandas，把数据建立称DataFrame的表格。这样方便以后处理数据。但是原格式并不是通常的表格格式，所以要先做一些简单的处理。
#coding:utf8import sysfrom pandas import DataFrame #DataFrame通常来装二维的表格import pandas as pd #pandas是流行的做数据分析的包#建立字典，键和值都从文件里读出来。键是nam，age……，值是lili，jim……dict_data={}#打开文件with open('file_in.txt','r')as df: #读每一行 for line in df: #如果这行是换行符就跳过，这里用''的长度来找空行 if line.count('') == len(line): continue #对每行清除前后空格（如果有的话），然后用"："分割 for kv in [line.strip().split(':')]: #按照键，把值写进去 dict_data.setdefault(kv[0],[]).append(kv[1])#print（dict_data）看看效果#这是把键读出来成为一个列表columnsname=list(dict_data.keys())#建立一个DataFrame，列名即为键名，也就是nam，age……frame = DataFrame(dict_data,columns=columnsname)#把DataFrame输出到一个表，不要行名字和列名字frame.to_csv('file_out0.txt',index=False,header=False)
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