这篇文章主要为大家详细介绍了python文本数据处理学习笔记，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
最近越发感觉到限制我对Python运用、以及读懂别人代码的地方，大多是在于对数据的处理能力。
其实编程本质上就是数据处理，怎么把文本数据、图像数据，通过python读入、切分等，变成一个N维矩阵，然后再带入别人的模型，bingo~跑出来一个结果。结果当然也是一个矩阵或向量的形式。
所以说，之所以对很多模型、代码束手无策，其实还是没有掌握好数据处理的“屠龙宝刀”，无法对海量数据进行“庖丁解牛”般的处理。因此，我想以一个别人代码中的一段为例，仔细琢磨文本数据处理的精妙之处，争取能够加深对这方面的运用与理解。
1） 问题描述
数据：某个区域181天内的访客数据，格式如下，第一列代表访客的名称，第二列代表这位访客在181天内到达这片区域的时刻：
目的：将访客数据进行统计，并时间离散化，按照天 /周/小时处理为72624的三维矩阵。
也就是说，矩阵中的每一个值，代表该区域 周X、第几周、几点 的到访人数，如
[1,5,19]=100,代表第5周的周一晚上7点的人数为100。
2）难点
当然是对我的难点。
2.1）怎么按行统计
2.2）怎么进行时间离散化（存为天、周、时刻的矩阵）
3）代码来源gao@dai!ma.com搞$代^码网
import time import numpy as np import sys import datetime import pandas as pd import os #用字典查询代替类型转换，可以减少一部分计算时间 date2position = {} datestr2dateint = {} str2int = {} for i in range(182): date = datetime.date(day=1, month=10, year=2018)+datetime.timedelta(days=i) #print(i,":",date) date_int = int(date.__str__().replace("-", "")) date2position[date_int] = [i%7, i//7] datestr2dateint[str(date_int)] = date_int #print(datestr2dateint) # for i in range(24): str2int[str(i).zfill(2)] = i f=open("D:\BaiDuBigData19-URFC-master\\UrbanRegionFunctionClassification-master\data\\train_visit\\000000_008.txt") #table = pd.read_csv(f, header=None,error_bad_lines=False) table = pd.read_csv(f, header=None,sep='\t') #print(table.shape) #print(table.ix[1]) strings = table[1] #print(strings) init = np.zeros((7, 26, 24)) for string in strings: temp = [] for item in string.split(','): temp.append([item[0:8], item[9:].split("|")]) for date, visit_lst in temp: # x - 第几周 # y - 第几天 # z - 几点钟 # value - 到访的总人数 # print(visit_lst) print(date) x, y = date2position[datestr2dateint[date]] for visit in visit_lst: # 统计到访的总人数 init[x][y][str2int[visit]] += 1 #print(init[x][y][str2int[visit]])```
3.1）创建字典，时间离散化，节省时间
此处创建了三个字典，让我们看一下代码实现以及打印结果：
date2position = {} datestr2dateint = {} str2int = {} for i in range(182): date = datetime.date(day=1, month=10, year=2018)+datetime.timedelta(days=i) #print(i,":",date) date_int = int(date.__str__().replace("-", "")) date2position[date_int] = [i%7, i//7] datestr2dateint[str(date_int)] = date_int for i in range(24): str2int[str(i).zfill(2)] = i
打印一下 date2position：
打印一下 datestr2dateint：
打印str2int：
可以看出，datestr2dateint是将str的日期，转换为了int的日期。
而date2position 才是计算出的每一个具体的日期，代表了第几周、第几天。
str2int代表了一天中的24个时刻。
3.2）读取文件，按行获取字符串
注意到文本的分隔符为\t（区分用户名与到访信息的分割），于是采用
f=open("D:\BaiDuBigData19-URFC-master\\UrbanRegionFunctionClassification-master\data\\train_visit\\000000_008.txt") #table = pd.read_csv(f, header=None,error_bad_lines=False) table = pd.read_csv(f, header=None,sep='\t')
然后用strings读取到访信息，也就是table的第二列：
strings = table[1]
3.3）切分字符串
首先，strings为：
可以看到每一行string,为一个用户的到访记录，循环读取。其中，不同日期的到访是用“，”隔开，故要使用：
for string in strings: temp = [] for item in string.split(','):
item就可以分开每一个日期的到访记录了：
其后，使用temp列表，每一行存储日期和时刻。
如第一个item为 20181221&09|10|11|12|13|14|15
日期为 item[0:8],
时刻之间使用分隔符“|”隔开，故可以通过item[9:].split(“|”)得到。
temp.append([item[0:8], item[9:].split("|")])
打印一下temp为：
所以需要用两个数据分别存储日期，以及时刻。
首先用来转换成 周、天、时刻的72624矩阵（根据前面的转换函数）
其后根据这个矩阵，统计每一个位置的访客数量
for date, visit_lst in temp: # x - 第几周 # y - 第几天 # z - 几点钟 # value - 到访的总人数 # print(visit_lst) #print(date) x, y = date2position[datestr2dateint[date]] for visit in visit_lst: # 统计到访的总人数 init[x][y][str2int[visit]] += 1
这一段代码很短，但着实是整个时间离散化实现的精髓所在。
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