Python基于分隔符的文本数据存取

基于分隔符的文本数据文件以行尾各条数据的分隔，以各种分隔符（同一个文本数据文件中通常只使用一种）作为一条数据内不同列（字段）的分隔，存储需要处理的数据。下面是分别使用TAB制表符、逗号、空格、竖线作为分隔符的四个文本数据文件的例子。

在Python中读写这类文件一般采用三种方法CSV模块、Numpy库、Pandas库。

CSV模块读写

（1）读取
reader()方法和writer()方法的delimiter参数指明了文件使用的分隔符。

import csv
with open('竖线.txt', encoding='utf-8') as cf:
    lines = csv.reader(cf, delimiter='|')
    for line in lines:
        print(line)

（2）写入

import csv
headers = ['姓名', '性别']
rows = [('张三', '男'), ('李四', '男'), ('王五', '男')]
with open('test.txt', 'a+', encoding='utf-8', newline="")as fp:
    wf = csv.writer(fp)
    wf.writerow(headers)
    wf.writerows(rows)

Numpy库读写

（1）读取

import numpy as np
data = np.loadtxt('竖线.txt', dtype=str, delimiter='|', unpack=False, encoding='utf-8')
print(data)

通过结果可以看到，Numpy库读取的结果和CSV模块读取的结果不同；Numpy读取的结果数据类型是ndarry，与CSV模块读取得到的list不同。

loadtxt（）函数

loadtxt(fname, dtype=<class ‘float’>, comments=’#’, delimiter=None, converters=None, skiprows=0, usecols=None, unpack=False, ndmin=0, encoding=‘bytes’)

import numpy as np
data = [['姓名', '性别'], ['张三', '男'], ['李四', '男'], ['王五', '男']]
np.savetxt('test.txt', data, delimiter=',', newline='\n', fmt='%s, %s')

import pandas as pd
df = pd.read_csv('竖线.txt', delimiter='|')
print(df)

import pandas as pd
dic = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'], '姓别': ['男', '男', '男']}
df = pd.DataFrame(dic)
df.to_csv('test.txt', index=False)