如何将字典格式的txt文件转换为python中的数据框？答案

【问题标题】：How to convert a txt file with dictionary format to dataframe in python?如何将字典格式的txt文件转换为python中的数据框？
【发布时间】：2020-04-28 10:18:53
【问题描述】：

我有一个包含如下数据的文件，

{"cid": "ABCD", "text": "alphabets", "time": "1 week", "author": "xyz"}
{"cid": "EFGH", "text": "verb", "time": "2 week", "author": "aaa"}
{"cid": "IJKL", "text": "noun", "time": "3 days", "author": "nop"}

我希望阅读这个文件并创建一个类似的数据框，

cid     text    time    author
ABCD    alpha   1week   xyz
EFGH    verb    2week   aaa
IJKL    noun    3days   nop

【问题讨论】：

这是文本/csv 吗？还有你是如何将这些数据放入文件中的？
你看过 .keys 和 .values
这是一个从应用程序生成的文本文件。
如果您正在处理一个 txt 文件，请查看 json python 库以将文本转换为字典。

标签： python pandas file dictionary

【解决方案1】：

您可以尝试使用不同的分隔符将文件读取为 csv 并抓取第一列，然后应用 ast.literal_eval 转换为实际字典并转换回数据框：

import ast
output = pd.DataFrame(pd.read_csv('file.txt',sep='|',header=None).iloc[:,0]
         .apply(ast.literal_eval).tolist())

print(output)

    cid       text    time author
0  ABCD  alphabets  1 week    xyz
1  EFGH       verb  2 week    aaa
2  IJKL       noun  3 days    nop

工作示例：

file = """{"cid": "ABCD", "text": "alphabets", "time": "1 week", "author":"xyz"}
{"cid": "EFGH", "text": "verb", "time": "2 week", "author": "aaa"}
{"cid": "IJKL", "text": "noun", "time": "3 days", "author": "nop"}"""

import io #dont need for reading a file directly , just for example
import ast
print(pd.DataFrame(pd.read_csv(io.StringIO(file),sep='|',header=None).iloc[:,0]
             .apply(ast.literal_eval).tolist()))

    cid       text    time author
0  ABCD  alphabets  1 week    xyz
1  EFGH       verb  2 week    aaa
2  IJKL       noun  3 days    nop

【讨论】：