python - Pandas read_fwf 忽略列

Question

我有一个 .asc 文件，其中每行有 655 个条目，看起来有点像下面这样(注意前导空格)

 -999 -999 -999 -999 -999 -999 -999 -999 -999 ... -999 -999

当我使用 pandas read_fwf 读取文件时

data = pd.read_fwf('Users/.../file.asc', index_col=False, sep=' ', skiprows=6, header=None, na_values=[-999])

前三列被扔到 0 列中，以便我获得输出

                   0    1    2    3    4    5    6    7    8    9   ...   641  \
0  -999 -999 -999 -999  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN ...   NaN 

该函数似乎将我的前 4 列解释为索引。 index_col=False 没有帮助解决问题。另外，我尝试让 pandas 创建索引列，但找不到此功能。

期待您的解决方案。谢谢。

Answer 1

更新2:在调用read_fwf()时使用colspecs参数

In [83]: df = pd.read_fwf(fn, skiprows=6, header=None, na_values=[-999],
   ....:                  colspecs=[(5,6)] * 654)


In [84]: df.head()
Out[84]:
   0    1    2    3    4    5    6    7    8    9   ...   644  645  646  647  648  649  650  651  652  653
0  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN ...   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
1  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN ...   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
2  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN ...   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
3  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN ...   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
4  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN ...   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

[5 rows x 654 columns]

更新:

使用read_csv()而不是read_fwf()，它会起作用:

In [61]: fn = r'D:\download\BRD_8110_YY_GIS.asc'

In [62]: df = pd.read_csv(fn, skiprows=6, header=None, na_values=[-999], delim_whitespace=True)

In [63]: df.head()
Out[63]:
   0    1    2    3    4    5    6    7    8    9   ...   644  645  646  647  648  649  650  651  652  653
0  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN ...   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
1  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN ...   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
2  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN ...   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
3  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN ...   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
4  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN ...   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

[5 rows x 654 columns]