将txt文件的内容转换为pandas dataframe的列

Question

我有这种类型的 .txt 文件

12
21
23
1
23
42
12
0

其中 <12,21,23> 是特征，<1> 是 label。 <23,42,12> 是特征，<0> 是 label 等等。 我想从上面的文本文件中创建一个 pandas dataframe ，它只包含一列到多列。 dataframe 的格式为{column1,column2,column3,column4}。 并且其中没有列名。 有人可以帮我解决这个问题吗？ 谢谢

Answer 1

import pandas as pd

df = dict()
features = list()
label = ''
filename = '.txt'
with open(filename) as fd:
    i = 0
    for line in fd:
        if i != 3:
            features.append(line.strip())
            i += 1
        else:
            label = line.strip()
            i = 0
            df[label] = features
            features = list()
df = pd.DataFrame(df)
df

Answer 2

import pandas as pd

with open(<FILEPATH>, "r") as f:
    lines = f.readlines()
    formatted = [int(line[:-1]) for line in lines] # Remove \n and convert to int
    labels = formatted[3::4]
    features = list(zip(formatted[::4], formatted[1::4], formatted[2::4])) # You can modify this if there are more than three rows

data = {}
for i, label in enumerate(labels):
    data[label] = list(features[i])
df = pd.DataFrame(data)

如果您有任何问题或发现任何错误，请发表评论，我会进行修改。

Answer 3

可以先用numpy，需要保证值的个数是4的倍数

每条记录作为列，label 为 header

a = np.loadtxt('file.txt').reshape((4,-1), order='F')
df = pd.DataFrame(a[:-1], columns=a[-1])

Output：

    1.0   0.0
0  12.0  23.0
1  21.0  42.0
2  23.0  12.0

每条记录作为一个新行

a = np.loadtxt('file.txt').reshape((-1,4))
df = pd.DataFrame(a)

Output：

      0     1     2    3
0  12.0  21.0  23.0  1.0
1  23.0  42.0  12.0  0.0

Answer 4

row = []
i = 0
data = []
with open('a.txt') as f:
    for line in f:
        data
        i+= 1
        row.append(int(line.strip()))
        if i%4==0 and i!=0:
            print(i)
            data_rows_count +=1
            data.append(row)
            row = []
f.close()
df = pd.DataFrame(data)

结果 df 为：

    0   1   2   3
0   12  21  23  1
1   23  42  12  0