Python应用举例：读取文本数据并转为数据框

ゝ一世哀愁。 2021-09-17 09:32 417阅读 0赞

**【需求】**

很多个用户同时对n个题进行作答并得到结果，数据格式如下：

![20181220135133346.png][]

现在想通过一系列转换得到如下形式的数据框：

![2018122013522942.png][]

**【Python实现】**

操作之前，现将相关的包导入，如下：

import numpy as np
    from pandas import DataFrame

1、首先是读取数据，方法如下：

def load_data(file_path):
        '''
        导入数据
        :param file_path: 数据存放路径
        :return: 返回数据列表
        '''
        f = open(file_path)
        data = []
        for line in f.readlines():
            row = []  # 记录每一行
            lines = line.strip().split("\t")
            for x in lines:
                row.append(x)
            data.append(row)
        f.close()
        return data

2、进行转换操作

def transform_method(data):
        '''
        转换方法
        :param data: 读进来的数据列表
        :return: 返回转换后的数据框
        '''
        a = set()
        b = set()
        for i in range(len(data)):
            a.add(data[i][0])
            b.add(data[i][1])
        a = list(a)
        b = list(b)
        res = []
        for x in range(len(a)):  # 进行对比，将对应的结果存到对应的位置
            for z in range(len(b)):
                for y in range(len(data)):
                    if a[x] == data[y][0] and b[z] == data[y][1]:
                        res.append(data[y][2])
        res = b + res
        res = np.array(res).reshape(len(a) + 1, len(b))
        result = DataFrame(res)  # 转换为数据框，便于调用to_csv()方法进行存储
        result.to_csv(path + "res.csv", header=None, index=False, sep="\t")
        return result

3、查看结果

（1）数据处理之前：

![20181220135753311.png][]

（2）数据处理之后

![2018122013581881.png][]

[20181220135133346.png]: /images/20210726/57ab1b8a8ae444bcab48cee86c3a7126.png
[2018122013522942.png]: /images/20210726/f4a5af54a1114c72bbaa6bade102e3ba.png
[20181220135753311.png]: /images/20210726/b1834150a41149e0b8540bd704ffb697.png
[2018122013581881.png]: /images/20210726/83d5f6a773ad434280beca4afcae1f67.png