对python .txt文件读取及数据处理方法总结

1、处理包含数据的文件

最近利用Python读取txt文件时遇到了一个小问题，就是在计算两个np.narray()类型的数组时，出现了以下错误：

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

作为一个Python新手，遇到这个问题后花费了挺多时间，在网上找了许多大神们写的例子，最后终于解决了。

总结如下：

（1）出现此问题的原因是：目的是想计算两个数组间的差值，但数组中的元素不是数据类型（float或int等），而是str类型的。

（2）解决方法：在为空数组添加数据过程中，将每个数据强制转化为float型。

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

现将利用Python读取txt文件的过程总结如下：

python版本为python3.6

（1）函数定义，存放于Function.py文件中：

from numpy import *
import random
#读取数据函数,返回list类型的训练数据集和测试数据集
def loadData(fileName):
trainingData=[]
testData=[]
with open(fileName) as txtData:
lines=txtData.readlines()
for line in lines:
 lineData=line.strip().split(',') #去除空白和逗号“,”
 if random.random()<0.7:  #数据集分割比例
 trainingData.append(lineData) #训练数据集
 else:
 testData.append(lineData) #测试数据集
return trainingData,testData
#输入数据为list类型,分割数据集，分割为特征和标签两部分，返回数据为np.narray类型
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）实现两个数组间的减法，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('测试数据集的一条数据，扩充到与训练数据集同维：')
print(np.tile(testCharacter[0],(len(trainingCharacter),1)))
print('训练数据集：')
print(trainingCharacter)
print('作差后的结果：')
print(diff1)

（3）运行结果：

测试数据集的一条数据，扩充到与训练数据集同维：
[[ 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. ]]
训练数据集：
[[ 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. ]]
作差后的结果：
[[ 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. ]]

数据集如下：

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、处理文本文件，如情感识别类的文件

在进行文本的情感分类时，从电影评论数据集网站上下载数据集后，发现数据集中存在许多不需要的符号。截取部分包含多余字符的数据如下：

下载数据集后，所有txt文件存放在两个文件夹：“neg”(包含消极评论)和“pos”(包含积极地评论)中。

两者的存放目录如下：“F:\Self_Learning\机器学习\python\Bayes\review_polarity\txt_sentoken”。后面需要用到文件路径，此路径可根据自己存放目录修改。

主要涉及到的python操作有：多余字符的删除、文件夹中多文件的操作。

2.1 多余字符的删除

首先，我们要删除多余的符号，获得干净的数据。

经过查找资料，知道删除一条文本数据中不需要的符号，可以通过re.sub(chara,newChara,data)函数实现，其中chara是需要删除的字符，newChara是删除字符后相应位置的替换字符，data是需要操作的数据。比如下面的代码，指的是删除lines中包含的前面列出的字符，并用空白替换：

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

2.2 python对多文件的操作

下面的程序中，pathDirPos指的是所有积极评论的txt文件所在的目录，在此指的是“F:\Self_Learning\机器学习\python\Bayes\review_polarity\txt_sentoken\pos”。child就是获得的每个txt文件全名。

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

2.3 电影评论数据集预处理

下面给出对于电影评论数据集的预处理程序（python3.6）.

'''获取数据，并去除数据中的多余符号,返回list类型的数据集'''
def loadData(pathDirPos,pathDirNeg):
posAllData = [] # 积极评论
negAllData = [] # 消极评论
# 积极评论
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\.\!\/_\-$％^*(+\"\')]+|[+—()?【】“”！:,;.？、~@#￥％…&*（）0123456789]+", " ", lines)
 line = lineString.split(' ') #用空白分割每个文件中的数据集（此时还包含许多空白字符）
 for strc in line:
  if strc != "" and len(strc) > 1: #删除空白字符，并筛选出长度大于1的单词
  lineDataPos.append(strc)
 posAllData.append(lineDataPos)
# 消极评论
for allDir in pathDirNeg:
lineDataNeg = []
child = os.path.join('％s' ％ allDir)
filename = r"review_polarity/txt_sentoken/neg/" + child
with open(filename) as childFile:
 for lines in childFile:
 lineString = re.sub("[\n\.\!\/_\-$％^*(+\"\')]+|[+—()?【】“”！:,;.？、~@#￥％…&*（）0123456789]+", " ", lines)
 line = lineString.split(' ') #用空白分割每个文件中的数据集（此时还包含许多空白字符）
 for strc in line:
  if strc != "" and len(strc) > 1: #删除空白字符，并筛选出长度大于1的单词
  lineDataNeg.append(strc)
 negAllData.append(lineDataNeg)
return posAllData,negAllData
'''划分数据集，将数据集划分为训练数据和测试数据,参数splitPara为分割比例'''
def splitDataSet(pathDirPos,pathDirNeg,splitPara):
trainingData=[]
testData=[]
traingLabel=[]
testLabel=[]
posData,negData=loadData(pathDirPos,pathDirNeg)
pos_len=len(posData)
neg_len=len(negData)
#操作积极评论数据
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

来源：https://blog.csdn.net/weixin_38215395/article/details/78679296