将 .txt 文件（数据馈送）转换为 .csv 文件答案

【问题标题】：Convert .txt file (data feed) to .csv file将 .txt 文件（数据馈送）转换为 .csv 文件
【发布时间】：2018-12-18 01:06:21
【问题描述】：

基本上原始数据没有标题，只有值（但我有标题列表）。分隔符是“|”。现在我尝试做的是通过使用将 txt 文件转换为 csv 文件。 csv 文件包含我拥有的标题和相应的值。

例如：

txt 文件看起来像：

sadasd|dsdads|adsasd

值 1|值 2|值 3|值 4|值 5|价值 100|价值 101|价值 102|值 103|值 104|值 105 值 200|值 201|值 202|值 203|值 204|值 205

sdasd|dsa|dsdad

转换后的 .csv 文件将如下所示：

标题1，标题2，标题3，标题4，标题5，

值 1，值 2，值 3，值 4，值 5，

值 100，值 101，值 102，值 103，值 104，值 105

值 200，值 201，值 202，值 203，值 204，值 205

我刚开始学习python，我的想法是什么：

删除第一行和最后一行。
使用字典列表：每一列都是一个带有键的列表（我有标题）。到数据框
转换为 .csv

所以它看起来像 {'header 1': [value 1, value 100, value 200],'header 2': [value 2, value 101, value 201]。然后转换为 .csv。

这只是我的想法，或者你有最简单的方法，但只使用 python。

【问题讨论】：

你知道是否总是正好有 5 个值吗？这会因文件而异吗？您是否尝试过查看其他删除 first 和 last 行的 SO 帖子？

标签： python text-parsing

【解决方案1】：

使用csv 模块

例如：

import csv
with open(filename, "r") as infile:
    data = []
    for i in infile.readlines()[1:-1]:                   #Strip first and last line. 
        if i.strip():
            data.extend(i.strip().split("|"))
data = [data[i:i+5] for i in range(0, len(data), 5)]     #Split list to sub-list of 5 elements
print(data)


header = ["header 1","header 2", "header 3", "header 4", "header 5"]
with open(outfile, "w") as outfile:                     #Output CSV file
    writer = csv.writer(outfile, delimiter=",")
    writer.writerow(header)                             #Write Header
    writer.writerows(data)                              #Write content.

【讨论】：

嗨，Rakesh，感谢您的快速回复。如果在传输过程中，我想删除一些值列（比如说第 3 列和第 5 列），该怎么做。以及如何输出文件是 .csv 文件。

【解决方案2】：

从 stackoverflow 中的部分拼接得到以下解决方案

import pandas as pd

mycolnames = ['col1','col2','col3','col4','col5']

# Use the sep argument to change your delimiter accordingly
df = pd.read_csv("foo.txt", sep="|")

# Set your column names to the data frame
df.columns = mycolnames

# Write your desired columns to csv
df['col1'].to_csv("bar.csv", sep=",")

学分

@atomh33ls - How to read csv into record array in numpy?

@LangeHaare - set column names in pandas data frame from_dict with orient = 'index'

【讨论】：