對(duì)python .txt文件讀取及數(shù)據(jù)處理方法有哪些

這篇文章給大家分享的是有關(guān)對(duì)python .txt文件讀取及數(shù)據(jù)處理方法有哪些的內(nèi)容。小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個(gè)參考，一起跟隨小編過來看看吧。

1、處理包含數(shù)據(jù)的文件

最近利用Python讀取txt文件時(shí)遇到了一個(gè)小問題，就是在計(jì)算兩個(gè)np.narray()類型的數(shù)組時(shí)，出現(xiàn)了以下錯(cuò)誤：

TypeError: ufunc 'subtract' did not contain a loop with signature matching types dtype('<U3') dtype('<U3') dtype('<U3')

作為一個(gè)Python新手，遇到這個(gè)問題后花費(fèi)了挺多時(shí)間，在網(wǎng)上找了許多大神們寫的例子，最后終于解決了。

總結(jié)如下：

（1）出現(xiàn)此問題的原因是：目的是想計(jì)算兩個(gè)數(shù)組間的差值，但數(shù)組中的元素不是數(shù)據(jù)類型（float或int等），而是str類型的。

（2）解決方法：在為空數(shù)組添加數(shù)據(jù)過程中，將每個(gè)數(shù)據(jù)強(qiáng)制轉(zhuǎn)化為float型。

如將“character.append(dataSet[i][:-1])”修改為“ character.append([float(tk) for tk in dataSet[i][:-1]])”

現(xiàn)將利用Python讀取txt文件的過程總結(jié)如下：

python版本為python3.6

（1）函數(shù)定義，存放于Function.py文件中：

from numpy import *
import random
#讀取數(shù)據(jù)函數(shù),返回list類型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集
def loadData(fileName): 
 trainingData=[]
 testData=[]
 with open(fileName) as txtData:
 lines=txtData.readlines()
 for line in lines:
  lineData=line.strip().split(',') #去除空白和逗號(hào)“,”
  if random.random()<0.7:  #數(shù)據(jù)集分割比例
  trainingData.append(lineData) #訓(xùn)練數(shù)據(jù)集
  else:
  testData.append(lineData) #測(cè)試數(shù)據(jù)集
 return trainingData,testData
#輸入數(shù)據(jù)為list類型,分割數(shù)據(jù)集，分割為特征和標(biāo)簽兩部分，返回?cái)?shù)據(jù)為np.narray類型
def splitData(dataSet): 
 character=[]
 label=[]
 for i in range(len(dataSet)):
 character.append([float(tk) for tk in dataSet[i][:-1]])
 label.append(dataSet[i][-1])
 return array(character),array(label)

（2）實(shí)現(xiàn)兩個(gè)數(shù)組間的減法，存放于main.py文件中：

#__author__=='qustl_000'
#-*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import Function
fileName="1.txt"
trainingData,testData=Function.loadData(fileName)
trainingCharacter,trainingLabel=Function.splitData(trainingData)
testCharacter,testLabel=Function.splitData(testData)
diff1=np.tile(testCharacter[0],(len(trainingCharacter),1))-trainingCharacter
print('測(cè)試數(shù)據(jù)集的一條數(shù)據(jù)，擴(kuò)充到與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集同維：')
print(np.tile(testCharacter[0],(len(trainingCharacter),1)))
print('訓(xùn)練數(shù)據(jù)集：')
print(trainingCharacter)
print('作差后的結(jié)果：')
print(diff1)

（3）運(yùn)行結(jié)果：

測(cè)試數(shù)據(jù)集的一條數(shù)據(jù)，擴(kuò)充到與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集同維：
[[ 1.5 60. ]
 [ 1.5 60. ]
 [ 1.5 60. ]
 [ 1.5 60. ]
 [ 1.5 60. ]
 [ 1.5 60. ]
 [ 1.5 60. ]
 [ 1.5 60. ]
 [ 1.5 60. ]
 [ 1.5 60. ]
 [ 1.5 60. ]
 [ 1.5 60. ]
 [ 1.5 60. ]]
訓(xùn)練數(shù)據(jù)集：
[[ 1.5 40. ]
 [ 1.5 50. ]
 [ 1.6 40. ]
 [ 1.6 50. ]
 [ 1.6 60. ]
 [ 1.6 70. ]
 [ 1.7 60. ]
 [ 1.7 70. ]
 [ 1.7 80. ]
 [ 1.8 60. ]
 [ 1.8 80. ]
 [ 1.8 90. ]
 [ 1.9 90. ]]
作差后的結(jié)果：
[[ 0. 20. ]
 [ 0. 10. ]
 [ -0.1 20. ]
 [ -0.1 10. ]
 [ -0.1 0. ]
 [ -0.1 -10. ]
 [ -0.2 0. ]
 [ -0.2 -10. ]
 [ -0.2 -20. ]
 [ -0.3 0. ]
 [ -0.3 -20. ]
 [ -0.3 -30. ]
 [ -0.4 -30. ]]

數(shù)據(jù)集如下：

1.5,40,thin
1.5,50,fat
1.5,60,fat
1.6,40,thin
1.6,50,thin
1.6,60,fat
1.6,70,fat
1.7,50,thin
1.7,60,thin
1.7,70,fat
1.7,80,fat
1.8,60,thin
1.8,70,thin
1.8,80,fat
1.8,90,fat
1.9,80,thin
1.9,90,fat

2、處理文本文件，如情感識(shí)別類的文件

在進(jìn)行文本的情感分類時(shí)，從電影評(píng)論數(shù)據(jù)集網(wǎng)站上下載數(shù)據(jù)集后，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中存在許多不需要的符號(hào)。截取部分包含多余字符的數(shù)據(jù)如下：

下載數(shù)據(jù)集后，所有txt文件存放在兩個(gè)文件夾：“neg”(包含消極評(píng)論)和“pos”(包含積極地評(píng)論)中。

兩者的存放目錄如下：“F:\Self_Learning\機(jī)器學(xué)習(xí)\python\Bayes\review_polarity\txt_sentoken”。后面需要用到文件路徑，此路徑可根據(jù)自己存放目錄修改。

主要涉及到的python操作有：多余字符的刪除、文件夾中多文件的操作。

2.1 多余字符的刪除

首先，我們要?jiǎng)h除多余的符號(hào)，獲得干凈的數(shù)據(jù)。

經(jīng)過查找資料，知道刪除一條文本數(shù)據(jù)中不需要的符號(hào)，可以通過re.sub(chara,newChara,data)函數(shù)實(shí)現(xiàn)，其中chara是需要?jiǎng)h除的字符，newChara是刪除字符后相應(yīng)位置的替換字符，data是需要操作的數(shù)據(jù)。比如下面的代碼，指的是刪除lines中包含的前面列出的字符，并用空白替換：

lineString = re.sub("[\n\.\!\/_\-$%^*(+\"\')]+|[+—()?【】“”！:,;.？、~@#￥%…&*（）0123456789]+", " ", lines)

2.2 python對(duì)多文件的操作

下面的程序中，pathDirPos指的是所有積極評(píng)論的txt文件所在的目錄，在此指的是“F:\Self_Learning\機(jī)器學(xué)習(xí)\python\Bayes\review_polarity\txt_sentoken\pos”。child就是獲得的每個(gè)txt文件全名。

 for allDir in pathDirPos:
 child = os.path.join('%s' % allDir)

2.3 電影評(píng)論數(shù)據(jù)集預(yù)處理

下面給出對(duì)于電影評(píng)論數(shù)據(jù)集的預(yù)處理程序（python3.6）.

'''獲取數(shù)據(jù)，并去除數(shù)據(jù)中的多余符號(hào),返回list類型的數(shù)據(jù)集'''
def loadData(pathDirPos,pathDirNeg):
 posAllData = [] # 積極評(píng)論
 negAllData = [] # 消極評(píng)論
 # 積極評(píng)論
 for allDir in pathDirPos:
 lineDataPos = []
 child = os.path.join('%s' % allDir)
 filename = r"review_polarity/txt_sentoken/pos/" + child
 with open(filename) as childFile:
  for lines in childFile:
  lineString = re.sub("[\n\.\!\/_\-$%^*(+\"\')]+|[+—()?【】“”！:,;.？、~@#￥%…&*（）0123456789]+", " ", lines)
  line = lineString.split(' ') #用空白分割每個(gè)文件中的數(shù)據(jù)集（此時(shí)還包含許多空白字符）
  for strc in line:
   if strc != "" and len(strc) > 1: #刪除空白字符，并篩選出長(zhǎng)度大于1的單詞
   lineDataPos.append(strc)
  posAllData.append(lineDataPos)
 # 消極評(píng)論
 for allDir in pathDirNeg:
 lineDataNeg = []
 child = os.path.join('%s' % allDir)
 filename = r"review_polarity/txt_sentoken/neg/" + child
 with open(filename) as childFile:
  for lines in childFile:
  lineString = re.sub("[\n\.\!\/_\-$%^*(+\"\')]+|[+—()?【】“”！:,;.？、~@#￥%…&*（）0123456789]+", " ", lines)
  line = lineString.split(' ') #用空白分割每個(gè)文件中的數(shù)據(jù)集（此時(shí)還包含許多空白字符）
  for strc in line:
   if strc != "" and len(strc) > 1: #刪除空白字符，并篩選出長(zhǎng)度大于1的單詞
   lineDataNeg.append(strc)
  negAllData.append(lineDataNeg)
 return posAllData,negAllData
'''劃分?jǐn)?shù)據(jù)集，將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù),參數(shù)splitPara為分割比例'''
def splitDataSet(pathDirPos,pathDirNeg,splitPara):
 trainingData=[]
 testData=[]
 traingLabel=[]
 testLabel=[]
 posData,negData=loadData(pathDirPos,pathDirNeg)
 pos_len=len(posData)
 neg_len=len(negData)
 #操作積極評(píng)論數(shù)據(jù)
 for i in range(pos_len):
 if(random.random()<splitPara):
  trainingData.append(posData[i])
  traingLabel.append(1)
 else:
  testData.append(posData[i])
  testLabel.append(1)
 for j in range(neg_len):
 if(random.random()<splitPara):
  trainingData.append(negData[j])
  traingLabel.append(0)
 else:
  testData.append(negData[j])
  testLabel.append(0)
 return trainingData,traingLabel,testData,testLabel

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