Biegral Blog

作者：小小明

常规arff文件读取

之前有位群友遇到了arff格式的数据，却不知道怎么读取：

然后我让这位群友把文件发我，给我分析一下，我用文件编辑器打开后，发现格式如下：

只是一个文本文本而已，解析文本文件我实在太擅长了。可以看到：

• 编码是utf-8
• 列名都在以@attribute开头的行
• 数据在@data的后面的部分

理解了这三点，我马上就能用pandas直接读取它，下面看看代码：

import pandas as pd

with open("adult_census_19210979.arff", encoding="utf-8") as f:
    header = []
    for line in f:
        if line.startswith("@attribute"):
            header.append(line.split()[1])
        elif line.startswith("@data"):
            break
    df = pd.read_csv(f, header=None)
    df.columns = header
df

结果：

为了后续使用方便，我们可以将上面的代码封装成函数：

def read_arrf(file):
    with open(file, encoding="utf-8") as f:
        header = []
        for line in f:
            if line.startswith("@attribute"):
                header.append(line.split()[1])
            elif line.startswith("@data"):
                break
        df = pd.read_csv(f, header=None)
        df.columns = header
    return df

这样，读取任何arrf文件都方便，只需要直接传入即可：

read_arrf("adult_census_19210979.arff")

然后我得到了：

不过其实scipy已经含有读取这种常规的arff文件的方法：

import pandas as pd
from scipy.io import arff

data, _ = arff.loadarff("adult_census_19210979.arff")
df = pd.DataFrame(data)
df

不一样的地方主要在于字符串都会读成字节的形式。

稀疏矩阵形式的arff文件读取

这只是开胃小菜，昨天有位即将从电子科技大学毕业的网友联系到我，说arff文件不仅仅只有上面的存储形式，还有以稀疏矩阵的格式存储的。

数据文件来源：http://sites.labic.icmc.usp.br/text_collections/?C=D;O=A

例如：

以稀疏矩阵形式存储时，存储格式是指定位置存对应的值（空格分割）。

最终完整的读取代码为：

import pandas as pd


def read_sparse_arrf(file):
    with open(file, encoding="utf-8") as f:
        header = []
        default_field = {}
        field_num = 0
        for line in f:
            if line.startswith("@attribute") or line.startswith("@ATTRIBUTE"):
                _, name, field_type = line.split()
                header.append(name)
                if field_type.startswith("{"):
                    default_field[field_num] = field_type[1:-1].split(",")[0]
                field_num += 1
            elif line.startswith("@data") or line.startswith("@DATA"):
                break
        default_field_keys = set(default_field.keys())
        width = len(header)
        data = []
        for line in f:
            line = line.strip()
            if not line:
                continue
            tmp = [0]*width
            flags = set()
            for kv in line[1:-1].split(","):
                k, v = kv.split()
                k = int(k)
                if k not in default_field_keys:
                    v = int(v)
                flags.add(k)
                tmp[k] = v
            for k in default_field_keys-flags:
                tmp[k] = default_field[k]
            data.append(tmp)
    return pd.DataFrame(data, columns=header)

测试读取：

df = read_sparse_arrf("CSTR_sparse.arff")
df

df = read_sparse_arrf("oh15.arff")
df

注意：上面代码假设了稀疏矩阵形式的arrf文件，非{}可选形式，均为数值类型。

最终这位朋友对结果还挺满意的：

我感觉要感谢这个朋友指出我没有碰到过的这种arrf格式，所以这个红包我就不收了。