发布删除特定行，在Python中使用制表符分隔的列将.txt转换为.csv

Question

我所拥有的：巨大的文本数据（.txt），文本之间用制表符分隔。

我想要的是：使用Python将文本（.txt）转换为CSV（.csv），将每个单词用制表符分隔在不同的列中。

// Start Time: 10
// Update Rate: 2
// Scenario: 367.3
// Firmware Version: 1.1.1
Count   Temp    V_X V_Y V_Z
25  0   0.28    0.43    -0.07
23  4   0.34    0.33    -0.03
22  3   0.34    0.23    -0.04
21  2   0.35    0.43    -0.03
27  3   0.33    0.33    -0.12

第一个问题是我想从文本文件中删除所有行。 第二个问题是我想将所有制表符分隔的文本数据放入csv列中。

这是我目前正在做的事情，

infile = open('/Users/parth_To_File/myData.txt','r').readlines()
with open('/Users/parth_To_File/out_myData.txt','w') as outfile:
    for index,line in enumerate(infile):
        if index != 0:
            outfile.write(line)

我正在运行上述代码4次以获取数据中的冗余信息的红色。 然后，我使用下面的代码转换csv文件中的数据。

save_path = "/Users/parth_To_File/"
in_filename = os.path.join(save_path,'myData.txt')
out_filename = os.path.join(save_path,'out_myData.csv')
df = pd.read_csv(in_filename, sep=";")
df.to_csv(out_filename, index=False)

我使用的方法存在的问题是-代码未针对从txt数据中删除特定行进行优化-代码未提供单独列的正确表格数据

如果有人可以帮助我了解按照上述需求执行txt到csv转换的正确方法，我将不胜感激。

Answer 1

用制表符分隔的文件是TSV格式（ https://en.wikipedia.org/wiki/Tab-separated_values ）。 熊猫对此表示支持。 你可以做：

df = pd.read_csv('input.tsv', sep='\t', skiprows=4)
df.to_csv('input.csv', index=False, sep=",")

Answer 2

一切都由熊猫提供，无需自己逐行读取文件。 您可以使用read_csv并将分隔符设置为'\\ t'。 跳过以comment字符开头的行：

df = pd.read_csv('myData.txt', sep = '\t', comment = '/')

输出：

   Count  Temp   V_X   V_Y   V_Z
0     25     0  0.28  0.43 -0.07
1     23     4  0.34  0.33 -0.03
2     22     3  0.34  0.23 -0.04
3     21     2  0.35  0.43 -0.03
4     27     3  0.33  0.33 -0.12

---

如果您只需要将TSV文件转换为CSV，也可以通过以下任何一种操作而无需任何编程即可：

sed '/\//d; s/\t/,/g' myData.txt > myData.csv

要么

 sed '/\\//d; s/\\t/,/g' myData.txt > myData.csv 

前者将所有制表符转换为从＃5行开始的逗号，而后者将所有非以/开头的行转换为逗号。
如果您的文件很大 ，那么这可能比先将其转换为pandas数据帧要快。