Python教程：pandas读写txt文件——DataFrame和Series

大家用pandas一般都是读写csv文件或者tsv文件，读写txt文件时一般就with open了，其实pandas数据类型操作起来更加方便，还是建议全用pandas这一套。

读txt文件代码如下，主要是设置正则表达式的分隔符（sep参数），和列名取消（header参数），以及不需要列索引（index_col）。

df = pd.read_csv("workloads/tpch_workload.txt", header=None,error_bad_lines=False,sep = r'\s+\n',index_col=0)

设分隔符是为了去除行末空格和多个空行；

设列名取消是防止把第一行的数据当做schema；

设索引取消是防止输出 df.iloc[i] 的时候给你输出一堆Series，就像下面这样：

 当然你也可以直接输出 df.iloc[i].name 来去掉Series的warper。输出 df 和 df.index 的结果如下，里面包含了一些不必要的warper：

 想要去掉结果的话，就用 df.index.value 即可，因为这个df读了txt之后本质上是空DataFrame，数据全都存在index里了。