Как я могу преобразовать pandas dataframe из необработанного текста в Python?

Question

Как я могу преобразовать pandas dataframe из необработанного текста в Python?

1

У меня есть текстовый файл, содержащий такие данные, отформатированные в списке, где первый элемент - это строка, содержащая имена столбцов, разделенные символом ";", а следующие элементы - строки значений:

['Timestamp;T;Pressure [bar];Input line pressure [bar];Speed [rpm];Angular Position [degree];Wheel speed [rpm];Wheel angular position [degree];',
';1;5,281;5,303;219,727;10,283;216,363;45;',
';1;5,273;5,277;219,727;11,602;216,363;45;',
';1;5,288;5,293;205,078;12,832;216,363;45;',
';1;5,316;5,297;219,727;14,15;216,363;45;',
';1;5,314;5,307;219,727;15,469;216,363;45;',
';1;5,288;5,3;219,727;16,787;216,363;45;',
';1;5,318000000000001;5,31;219,727;18,105;216,363;45;',
';1;5,304;5,3;219,727;19,424;216,388;56,25;',
';1;5,291;5,29;219,947;20,742;216,388;56,25;',
';1;5,316;5,297;219,507;22,061;216,388;56,25;']

Как я могу преобразовать этот список текста в рамку данных pandas?

jartymcfly 18 июнь 2018, в 10:03

Источник

Теги:

python

pandas

dataframe

list

text

2 ответа

3

Используйте pd.read_csv, который считывает данные из текстовых файлов и pd.compat.StringIO, который создает поток из текста, например io.StingIO:

pd.read_csv(pd.compat.StringIO("\n".join(lines)), sep=";")

koPytok 18 июнь 2018, в 06:00

3

Я предпочитаю это решение вышеупомянутому, потому что оно делегирует грязную работу пандам. Используйте это, когда данных не слишком много (ввод / вывод всегда является узким местом).
cs95 18 июнь 2018, в 07:38

Ещё вопросы

Я предпочитаю это решение вышеупомянутому, потому что оно делегирует грязную работу пандам. Используйте это, когда данных не слишком много (ввод / вывод всегда является узким местом).

Nihal · Accepted Answer · 2018-06-18T04-33-00.000Z

код:

df = [
    'Timestamp;T;Pressure [bar];Input line pressure [bar];Speed [rpm];Angular Position [degree];Wheel speed [rpm];Wheel angular position [degree];',
    ';1;5,281;5,303;219,727;10,283;216,363;45;',
    ';1;5,273;5,277;219,727;11,602;216,363;45;',
    ';1;5,288;5,293;205,078;12,832;216,363;45;',
    ';1;5,316;5,297;219,727;14,15;216,363;45;',
    ';1;5,314;5,307;219,727;15,469;216,363;45;',
    ';1;5,288;5,3;219,727;16,787;216,363;45;',
    ';1;5,318000000000001;5,31;219,727;18,105;216,363;45;',
    ';1;5,304;5,3;219,727;19,424;216,388;56,25;',
    ';1;5,291;5,29;219,947;20,742;216,388;56,25;',
    ';1;5,316;5,297;219,507;22,061;216,388;56,25;']

mat = [n.split(';') for n in df]
print(mat)
newdf1 = pd.DataFrame(mat)
newdf1.columns = newdf1.iloc[0]
newdf1 = newdf1.reindex(newdf1.index.drop(0))
# newdf2 = pd.DataFrame.from_dict(df)
print(newdf1)

выход:

0  Timestamp  T     Pressure [bar] Input line pressure [bar] Speed [rpm]  \
1             1              5,281                     5,303     219,727   
2             1              5,273                     5,277     219,727   
3             1              5,288                     5,293     205,078   
4             1              5,316                     5,297     219,727   
5             1              5,314                     5,307     219,727   
6             1              5,288                       5,3     219,727   
7             1  5,318000000000001                      5,31     219,727   
8             1              5,304                       5,3     219,727   
9             1              5,291                      5,29     219,947   
10            1              5,316                     5,297     219,507   

0  Angular Position [degree] Wheel speed [rpm]  \
1                     10,283           216,363   
2                     11,602           216,363   
3                     12,832           216,363   
4                      14,15           216,363   
5                     15,469           216,363   
6                     16,787           216,363   
7                     18,105           216,363   
8                     19,424           216,388   
9                     20,742           216,388   
10                    22,061           216,388   

0  Wheel angular position [degree]    
1                               45    
2                               45    
3                               45    
4                               45    
5                               45    
6                               45    
7                               45    
8                            56,25    
9                            56,25    
10                           56,25

Отлично! И как я могу поставить первый ряд в качестве заголовка?