技術標籤：pythonpython

資料1是這樣的。

1.58 2.32 -5.8 0
0.67 1.58 -4.78 0
1.04 1.01 -3.63 0
-1.49 2.18 -3.39 0
-0.41 1.21 -4.73 0
1.39 3.16 2.87 0
1.20 1.40 -1.89 0
-0.92 1.44 -3.22 0
0.45 1.33 -4.38 0
-0.76 0.84 -1.96 0
0.21 0.03 -2.21 1
0.37 0.28 -1.8 1
0.18 1.22 0.16 1
-0.24 0.93 -1.01 1
-1.18 0.39 -0.39 1
0.74 0.96 -1.16 1
-0.38 1.94 -0.48
 
 1
0.02 0.72 -0.17 1
0.44 1.31 -0.14 1
0.46 1.49 0.58 1
-1.54 1.17 0.64 2
5.41 3.45 -1.33 2
1.55 0.99 2.69 2
1.86 3.19 1.51 2
1.68 1.79 -0.87 2
3.51 -0.22 -1.39 2
1.40 -0.44 -0.92 2
0.44 0.83 1.97 2
0.25 0.68 -0.99 2
0.66 -0.45 0.08 2

資料2是這樣的：

j k l m
1.58 2.32 -5.8 0
0.67 1.58 -4.78 0
1.04 1.01 -3.63 0
-1.49 2.18 -3.39 0
-0.41 1.21
 
 -4.73 0
1.39 3.16 2.87 0
1.20 1.40 -1.89 0
-0.92 1.44 -3.22 0
0.45 1.33 -4.38 0
-0.76 0.84 -1.96 0
0.21 0.03 -2.21 1
0.37 0.28 -1.8 1
0.18 1.22 0.16 1
-0.24 0.93 -1.01 1
-1.18 0.39 -0.39 1
0.74 0.96 -1.16 1
-0.38 1.94 -0.48 1
0.02 0.72 -0.17 1
0.44 1.31 -0.14 1
0.46 1.49 0.58 1
-1.54 1.17 0.64 2
5.41 3.45 -1.33 2
1.55 0.99 2.69 2
1.86 3.19
 
 1.51 2
1.68 1.79 -0.87 2
3.51 -0.22 -1.39 2
1.40 -0.44 -0.92 2
0.44 0.83 1.97 2
0.25 0.68 -0.99 2
0.66 -0.45 0.08 2

我們一般用pandas讀取檔案就直接使用下面固定的方式就好了。
方式1（針對資料中沒有列名的情況，即資料1）：

data=pd.read_csv("data/pr4.txt",sep=" ",names=["a","b","c","d"])

注意我的原始檔是空白符為分隔符，所以sep=" "，你的分隔符是什麼就填什麼。
讀取結果

方式2（針對資料中有列名的情況，如資料1）

data=pd.read_csv("data/pr4.txt",sep=" ")

讀取結果

以上兩個其實一般已經夠用了，簡單最好。
如果不是有特別特殊的需求，你可以讀取之後再對data這個DataFrame做操作。比如你覺得資料2中的列名j,k,l,m不好聽，改成a,b,c,d。那麼可以先讀取，然後再改。