pandas读取txt文件以换行作为分隔，将数据存成2维列表

可以使用pandas库中的read_csv函数来读取txt文件，并指定分隔符为换行符。然后将DataFrame对象转化为二维列表即可。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取txt文件，指定分隔符为换行符
df = pd.read_csv('data.txt', sep='\n', header=None)

# 将DataFrame对象转换为二维列表
data = df.values.tolist()

# 输出结果
print(data)

需要注意的是，读取的数据会被存储在DataFrame对象中，而不是直接存储在二维列表中，因此需要使用`values`属性获取DataFrame中的值，并使用`tolist()`方法将其转换为二维列表。

相关问题

pandas读取txt文件形成二维列表

好的，这个问题属于技术问题。关于Pandas读取txt文件并形成二维列表的方法，您可以使用read_csv函数，参数中指定文件路径、分隔符、列名等信息。示例代码如下：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('file.txt', sep='\t', header=None, names=['col1', 'col2', 'col3'])
data = df.values.tolist()

其中，file.txt为您要读取的文件路径，sep为分隔符，header=None表示文件中没有列名，names参数指定列名。最后将Pandas DataFrame转换为二维列表。

pandas读取csv文件如何遍历每一行

在Python中，你可以使用Pandas库来读取CSV文件并遍历每一行。以下是如何操作的步骤[^1]：

1. 首先，使用`pd.read_csv()`函数加载CSV文件，指定文件路径（如"data_path.csv"），以及可选参数，如不设置列名则使用None作为`header`，默认分隔符逗号(`sep=','`)。

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data_path.csv', header=None)

# 如果有列名，可以这样指定
# df = pd.read_csv('data_path.csv', header=0)

2. 接下来，使用`.iterrows()`方法逐行遍历DataFrame，返回的是行索引和对应的行数据这对元组。这一步会迭代整个DataFrame，包括行名（如果有的话）。

for index, row in df.iterrows():
    print(f"Row {index}: {row}")

这里的`row`变量就是当前行的数据，你可以访问它的各项值。

3. 如果你想仅遍历数据部分（不包括行名），可以直接访问`df.values`属性，它会返回一个二维数组，表示DataFrame的数值内容。

for row in df.values:
    print(row)

然而，在尝试将DataFrame转换为PyTorch Tensor时，可能会遇到错误，因为张量通常期望形状固定，而DataFrame的大小可能变化。要避免这个错误，确保你的数据集已预先整理成固定大小的结构，或者使用 `.to_numpy()` 或者 `torch.as_tensor()` 方法：

# 只保留数据部分
data_only = df.values

# 或者将DataFrame转换为numpy数组再转Tensor
tensor_from_df = torch.from_numpy(data_only)

# 或者直接从DataFrame创建张量，但可能需要填充NaN或零填充
try:
    tensor_from_df = torch.tensor(df.values, dtype=torch.float32, default_fill_value=0)
except ValueError:
    pass