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问使用read_table /read_csv命令读取文件
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Stack Overflow用户

提问于 2021-12-15 22:39:10

回答 1查看 53关注 0票数 0

我有文本文件，其中包含以下信息

# Column1 Column2
10  12
15  7
20  9
30  11
40  20
60  25

我试过像这样读这个文件

import numpy as np
import pandas as pd
file =pd.read_table("results.txt",sep="\t")
print(file.head())

其结果是：

   # Column1 Column2
10                 12
15                  7
20                  9
30                 11
40                 20

当然，我可以使用skiprows跳过像这样的第一行

import numpy as np
import pandas as pd
file =pd.read_table("results.txt",sep="\t",skiprows=1,header=None)
print(file.head())

结果是：

但我想保留原版专栏，怎么做呢？怎样才能很好地分离列？

pandas

csv

text

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2021-12-15 23:08:37

这样就行了。

使用read_csv读取您的数据，使用Sep=" "以便使用空格。

输入是杂乱无章的，所以稍微清理一下。丢弃不需要的column1，它将充满NAs。然后重命名包含要调用column1的数据的列。

import pandas as pd
data = pd.read_csv(r"results.txt", sep=" ")

data.drop('Column1', inplace=True, axis=1)
data.rename(columns={'#': 'Column1'}, inplace=True)
print(data)

输出

   Column1  Column2
0       10       12
1       15        7
2       20        9
3       30       11
4       40       20
5       60       25

票数 1

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/70371177

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