将python中的无序数据更改为有序数据框

乘风 python 206

原文标题 ：change unordered data in python as ordered dataframe

我已经给出了以下格式的txt文件

a: 40     b: 20    c: 20     d: 00 23 4f 40 5f
a: 20     b: 30    c: 50     d: 23 45 21 54 43
a: 20     b: 30    c: 50     d: 23 45 21 
a: 20     b: 30    c: 50     d:

我使用 read_csv() 函数来读取 Fiven 文件。但是，我正在努力将这种格式作为数据框进行分析。

我想要的最终数据框是

a    b    c    d_1   d_2   d_3   d_4   d_5
40   20   20   00    23    4f    40    5f
20   30   50   23    45    21    54    43
20   30   50   23    45    21
20   30   50

我尝试使用”作为除数的拆分功能。但是，由于存在未写入的数据，因此会导致混乱。

有没有另一种方法可以将这种类型的数据作为数据框。

原文链接：https://stackoverflow.com//questions/71508975/change-unordered-data-in-python-as-ordered-dataframe

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  • Kong Vungsovanreach的头像
    Kong Vungsovanreach 评论

    如果您尝试找到一种使用 read_csv() 加载它的方法，可能会很困难。我认为在将数据加载到数据框之前清理数据会更好。

    def check_index(list, index):
    return "" if index > (len(list)-1) else list[index].rstrip()

a, b, c, d1 ,d2, d3, d4, d5 = [] , [] ,[] , [],[] , [] ,[] , []
with open('./text.txt') as file:
    for line in file.readlines():
        values = list(compo.split(': ')[1] for compo in line.split('    ')) # 4 space split according to your sample data
        a.append(values[0])
        b.append(values[1])
        c.append(values[2])
        d_values = values[3].split(' ')
        d1.append(check_index(d_values,0))
        d2.append(check_index(d_values,1))
        d3.append(check_index(d_values,2))
        d4.append(check_index(d_values,3))
        d5.append(check_index(d_values,4))

df = pd.DataFrame(list(zip(a, b, c, d1 ,d2, d3, d4, d5)), columns = ['a', 'b', 'c', 'd1', 'd2', 'd3', 'd4', 'd5'])

    enter image description here

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