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我有一个包含连续数据的文本文件。以下文本文件包含 2 行示例:
123@#{} 456@$%
1 23
此外,我在数据框中需要的 3 列的列长度为 2、3、4。我想将文件解析为 Pandas 数据框,以便第一列获得前 2 个字母,第二列获得接下来的 3 个字母,依此类推,根据给定的列长度 (2,3,4).. 下一个一组字母应该形成下一行等等......所以我的 Pandas 数据框应该是这样的:
colA colB colC
12 3@# {} 4
56 @$% 1 23
谁能给点建议?
最佳答案
没有内置的方法来执行此操作,所以我要做的是解析和拆分行并根据整个行的长度附加到列表中:
In [216]:
t = '123@#{} 456@$%1 23'
l = [t[x:x+9] for x in range(len(t))[::9]]
l
Out[216]:
['123@#{} 4', '56@$%1 23']
In [218]:
# constuct a df
df = pd.DataFrame({'data':l})
df
Out[218]:
data
0 123@#{} 4
1 56@$%1 23
In [220]:
# now call the vectorised str methods to split the text data into 3 columns
df['colA'] = df.data.str[0:2]
df['colB'] = df.data.str[2:5]
df['colC'] = df.data.str[5:9]
df
Out[220]:
data colA colB colC
0 123@#{} 4 12 3@# {} 4
1 56@$%1 23 56 @$% 1 23
In [221]:
# drop the data column
df = df.drop('data', axis=1)
df
Out[221]:
colA colB colC
0 12 3@# {} 4
1 56 @$% 1 23
编辑
为了处理您更新的数据文件,我添加了一些代码来解析您的文本文件以填充字典:
In [35]:
d={'data':[]}
line_len=9
skip=True
with open(r'c:\data\date.csv') as f:
temp = ''
for line in f:
if len(line) == 0:
pass
if len(line) >= 9:
d['data'].append(line[:line_len])
# consume the rest of the line
if len(temp) !=line_len:
if len(line) >= 9:
temp = line[line_len:].rstrip('\n')
else:
temp += line.rstrip('\n')
if len(temp) == line_len:
d['data'].append(temp)
temp=''
df = pd.DataFrame(d)
df['colA'] = df.data.str[0:2]
df['colB'] = df.data.str[2:5]
df['colC'] = df.data.str[5:9]
df = df.drop('data', axis=1)
df
Out[35]:
colA colB colC
0 12 3@# {} 4
1 56 @$% 1 23
2 12 3@# {} 4
3 56 @$% 1 23
关于python - 将文本文件解析为 Pandas 数据框,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/28836172/
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