从.txt文件读取时，Python Pandas无法识别数字

基础概念

Pandas 是一个强大的 Python 数据分析库，提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas 的 read_csv 函数通常用于从 CSV 文件中读取数据，但也可以用于读取其他分隔符的文件，包括制表符分隔的文件（.tsv）和固定宽度文件（.fwf）。然而，.txt 文件通常需要指定分隔符才能正确读取。

相关优势

• 高效的数据处理：Pandas 提供了大量的数据操作和分析功能，使得数据处理变得快速且简单。
• 丰富的数据结构：Pandas 的 DataFrame 和 Series 对象提供了灵活的数据结构，便于数据的存储和操作。
• 易于集成：Pandas 可以轻松地与其他 Python 库（如 NumPy、SciPy、Matplotlib 等）集成，用于更复杂的数据分析和可视化。

类型

• CSV 文件：逗号分隔值文件。
• TSV 文件：制表符分隔值文件。
• FWF 文件：固定宽度格式文件。
• 其他分隔符文件：可以使用自定义分隔符读取的文件。

应用场景

• 数据清洗：处理缺失值、重复值、异常值等。
• 数据分析：统计分析、数据透视表、时间序列分析等。
• 数据可视化：使用 Matplotlib 或 Seaborn 进行数据可视化。
• 机器学习：准备数据集用于机器学习模型的训练。

问题原因及解决方法

当 Pandas 无法从 .txt 文件中识别数字时，通常是因为文件中的数据格式问题，例如数字之间使用了非标准的分隔符，或者数字前后有不可见的字符（如空格、换行符等）。

示例代码

假设我们有一个 .txt 文件 data.txt，内容如下：

1,2,3
4,5,6
7,8,9

我们可以使用以下代码读取该文件：

import pandas as pd

# 指定分隔符为逗号
df = pd.read_csv('data.txt', sep=',')
print(df)

如果文件中的数据使用其他分隔符，例如制表符 \t，则需要相应地修改 sep 参数：

df = pd.read_csv('data.txt', sep='\t')

如果文件中的数字前后有不可见的字符，可以使用 strip 参数去除这些字符：

df = pd.read_csv('data.txt', sep=',', strip=True)

参考链接

• Pandas 官方文档 - read_csv

通过以上方法，可以解决 Pandas 在读取 .txt 文件时无法识别数字的问题。