pandas读取，写入txt文件，统计某列元素的重复次数

1.用pandas读取txt数据文件，每行数据之间是用空格分开的。

原数据如下：

代码如下：

from pandas import DataFrame
import pandas as pd


da = pd.read_table('a.txt',header = None,delim_whitespace=True)

print(da)

 

结果如下：

 

 

注意： 如果原始数据每行的元素使用逗号（，）分割的话，在读取时，应使用:

                                     pd. read_csv()  函数。

2.现在将数据的列命名为A,B,C,D,E,F,G

代码如下：

from pandas import DataFrame
import pandas as pd
import numpy as np


da = pd.read_table('a.txt',names=['A','B','C','D','E','F','G'],header = None,delim_whitespace=True)

print(da)

其中，增加了names函数。

结果如下：

 

3.提取指定列的数据

例如，提取上面F列的数据。

代码如下：

from pandas import DataFrame
import pandas as pd
import numpy as np


da = pd.read_table('a.txt',names=['A','B','C','D','E','F','G'],header = None,delim_whitespace=True)

print(da['F'])   #方式一
Q = da.F.values   #方式二
print(Q)   

这里有两种方式

结果分别如下：

4.统计某一列的每个元素各自出现的次数

例如，统计F列的元素各自出现的次数

代码：

from pandas import DataFrame
import pandas as pd
import numpy as np

da = pd.read_table('a.txt',names=['A','B','C','D','E','F','G'],header = None,delim_whitespace=True)

M = da['F'].value_counts()

print(M)

结果如下：

 

5.筛选出重复次数为1的值

代码如下：

from pandas import DataFrame
import pandas as pd
import numpy as np

da = pd.read_table('CS.txt',names=['A','B'],header = None,delim_whitespace=True)

ta = da[da.B==1]
print(ta.A.values)

其中cs.txt文件如下：

结果如下：

6.向 txt文件中写入数据

代码如下：

from pandas import DataFrame
import pandas as pd
import numpy as np


da = pd.read_table('a.txt',names=['A','B','C','D','E','F','G'],header = None,delim_whitespace=True)


M = da['F'].value_counts()

M.to_csv('CS.txt')

这里使用     to_csv()   函数。pandas读写csv和txt两种文件的用法一样。

结果如下：

 

参考：https://blog.csdn.net/shener_m/article/details/81047669

参考1：http://www.360doc.com/content/18/0612/11/277688_761682676.shtml

参考2：https://blog.csdn.net/Vinsuan1993/article/details/79972319