利用pandas处理数据的一些心得

1.读取txt文件

import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.read_table('xxxx.txt',sep='\s+',header=None,encoding='gbk',nrows=703,skiprows=[0,1,2],)
#pd.read_table读取txt文件;sep='\s+'表示读取数据时以不定数量的空格切片;header=None表示不需要行索引,默认为True,也可自己指定索引名称;nrows表示读取的行数;skiprows表示跳过哪些行,如果要跳过连续的几十行,可以用for循环自定义一个列表,然后[]内填列表名;
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2.对生成的df进行处理

df.loc[:,13]=bus.loc[:,6]*3  #df.loc[:,13]表示把第6列值*3赋给第13列
df=df.drop(列索引,axis=1)   #df.drop表示删除某行某列,axis=0表示行,axis=1表示列

3.输出txt

df.to_csv('xxxx_副本.txt',sep=' ',header=False,index=False,float_format='%.3f')  #header=False,index=False 表示输出结果不带行列索引;float_format='%.3f'表示浮点数保留三位小数

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