Python Pandas readlines函数用法详解

一、Python Pandas readlines函数简介

Python Pandas是一个开放源代码的数据分析和数据处理工具，其中的readlines函数主要用于对文本文件进行读取和处理。readlines函数可以一次读取整个文件，并将文件内容储存在一个字符串列表中，方便后续处理。

二、Python Pandas readlines函数的基本语法

import pandas as pd

with open('文件路径') as f:
    result = pd.DataFrame(f.readlines())

其中，pandas库的readlines函数需要借助Python内置的open函数打开文件，并以DataFrame的形式返回读取结果。

三、Python Pandas readlines函数的常见用法

1. 读取txt文件

import pandas as pd

with open('test.txt') as f:
    result = pd.DataFrame(f.readlines())
print(result)

该代码读取名为test.txt的文本文件，以DataFrame的形式输出其内容。

2. 读取csv文件

import pandas as pd

with open('test.csv') as f:
    result = pd.DataFrame(f.readlines())
print(result)

与读取txt文件类似，该代码读取名为test.csv的文件，以DataFrame的形式输出其内容。但需要注意的是，csv文件可以用pandas库中的read_csv函数更为方便地进行读取和处理。

3. 读取网页中的文本

import pandas as pd
import requests

r = requests.get('https://www.example.com')
result = pd.DataFrame(r.text.split('\n'))
print(result)

该代码将网页内容读取为字符串，并以DataFrame的形式输出其内容。需要注意的是，该方法仅适用于网页中的文本数据，对于HTML文件需要使用BeautifulSoup等工具进行处理。

4. 读取并处理多个txt文件

import pandas as pd
import glob

path = r'文件夹路径' 
files = glob.glob(path + '/*.txt') 
data = []

for file in files:
    with open(file) as f:
        data.append(f.readlines())
result = pd.DataFrame(data)
print(result)

该代码读取指定文件夹下的多个txt文件，并将其内容以DataFrame的形式输出。需要注意的是，代码中的 glob.glob 函数可以选择指定文件夹下的特定文件类型。

四、Python Pandas readlines函数的优缺点

优点：

1. readlines函数可以一次读取整个文件，并将文件内容储存在一个字符串列表中，方便后续处理。
2. 适用于对小型文本文件的读取和处理。

缺点：

1. 当处理大型文本文件时，readlines函数内存占用量巨大，可能造成程序崩溃。
2. 无法处理二进制等非文本格式的文件。

五、Python Pandas readlines函数的应用场景

1. 对于小型文本文件的读取和处理，如配置文件、日志文件等；
2. 需要读取网页中的文本时；
3. 多个文本文件的读取和处理。

六、参考文献

1. 官方文档：https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_table.html
2. 菜鸟教程：https://www.runoob.com/pandas/pandas-readlines.html