从R转到Python，Python等价于数据帧是什么？

Question

我熟悉R数据保持器，比如向量、数据帧等，但是需要做一些文本分析，而且python似乎有一些很好的设置可以这样做。我的问题是在哪里可以找到python如何保存数据的解释。

具体来说，我在一个制表符分隔的文件中有一个数据集，其中文本在第3列，而我需要的数据的评分在第4列。

id1            id2            text                             score
123            889     "This is the text I need to read..."      88
234            778     "This is the text I need to read..."      78
345            667     "This is the text I need to read..."      91

在R中，我只需将它加载到名为df1的数据帧中，当我想调用一个列时，我会使用df1$text或df1[,3]，如果我想要一个特定的单元格，我可以使用df1[1,3]。

我正在了解如何将数据读入python，而不是如何处理类似于表的结构。

对于一个python新手，您建议如何处理这个问题？

Answer 1

我不确定这是否能很好地转换成我从未使用过的“R”，但在Python中，我将如何处理它：

lines = list()
with open('data.txt','r') as f:
  for line in f:
      lines.append(line.split())

它将读取python列表中的所有内容。列表是基于零的。要从第二行获取文本列，请执行以下操作：

print lines[1][2]

那一行的分数是：

print lines[1][3]

Answer 2

看看pandas库中的DataFrame对象。

Answer 3

Ullrich先生使用pandas库的答案是最接近R数据帧的方法。但是，如果需要，您可以使用numpy array获得非常相似的功能，数据类型设置为object。新版本的numpy有类似于a的data.frame的field name capabilities，它的索引实际上比R的索引更强大，它包含对象的能力远远超出R的能力。

我同时使用R和numpy，这取决于手头的任务。使用公式和内置的统计数据，R更好。Python代码更易于维护，也更容易连接到其他系统。

已编辑：添加了注意，numpy现在具有字段名功能