读取txt文件txt文件使我们经常帆指知 *** 作的文件类型,Python提供了以下几种读取txt文件的方法。read() 读取整个文件readline() 读取一行数据readlines() 读取所有行的数据"""
# 读取文件
with(open("./data_file/态消user_info.txt","r"))as user_file:
data= user_file.readlines()
print(data)
# 格式化处理
users= []
for linein data:
user= line[:-1].split(":")# 删除每一行字符串最后一个字符并通过":"号分割成数组
users.append(user)
# 打印users二维数组
print(users)
f = open("data.txt","r") #设置文件对象
f.close() #关闭文件
为了方便,避免忘记close掉这个文件对象,可以用下面这种方式替代
with open('data.txt',"r") as f: #设置文件对象
str = f.read()() #可以是随便对文件的 *** 作
f = open("data.txt","r") #设置文件对象
str = f.read() #将txt文族则缺件的所有内容读入到字符串str中
f.close() #将文件关闭
f = open("data.txt","r") #设置文件对象
line = f.readline()
line = line[:-1]
while line: #直到读取完文件
line = f.readline() #读盯悉取一行文件,包括换行符
line = line[:-1] #去掉换行符,也可以不去
f.close() #关闭文件
data = []
for line in open("data.txt","r"): #设置文件对象并读取每一行文件
data.append(line) #将每一行文件加入到list中
f = open("data.txt","r") #设置文件对象
data = f.readlines() #直接将文件中按行读到list里,效果与方法2一样
f.close() #关闭文件
可以使用pandas的.read_csv,读取文件的时候可以给每一列起名字,通过列名来调取相应列的数据。
import pandas as pd
data = pd.read_csv(" OSDO1012.txt",sep=',',header=None, names=['lat','lon','time','z']
使用data.lat就可以读取名为lat这一列的数据
data = np.loadtxt("data.txt",skiprows = 1) #将文件中数据加载到data数组里,并且跳过第一行
with open('data.txt','w') as f: #设置文件对象
f.write(str) #将字符串写入文件中
data = ['a','b','c']
单层列表写入文件
with open("data.txt","w") as f:
f.writelines(data)
每一项用空格隔开,一个列表是一行写入文件
data =[ ['a','b','c'],['a','b'兆辩,'c'],['a','b','c']]
with open("data.txt","w") as f: #设置文件对象
for i in data: #对于双层列表中的数据
i = str(i).strip('[').strip(']').replace(',','').replace('\'','')+'\n' #将其中每一个列表规范化成字符串
f.write(i) #写入文件
直接将每一项都写入文件
data =[ ['a','b','c'],['a','b','c'],['a','b','c']]
with open("data.txt","w") as f: #设置文件对象
for i in data: #对于双层列表中的数据
f.writelines(i) #写入文件
np.savetxt("data.txt",data) #将数组中数据写入到data.txt文件
np.save("data.txt",data) #将数组中数据写入到data.txt文件
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