Python Pandas 中的 read_fwf 函数需要您的帮助。

Question

文本文件的示例如下图片

根据文件，在单词“chapter”之后，数据的方向将会改变。换句话说，阅读方向会从水平变为垂直。

为了解决这个大问题，我尝试使用pandas模块中的read_fwf函数进行处理，但是失败了。

linefwf = pandas.read_fwf('File.txt', widths=[33,33,33], header=None, nwors = 3)

章节（Chapter）、标题（Title）、任务（Assignment）之间的间隔为33。

但是命令（linefwf）会打印所有包含水平分类（例如标题、日期、预约等）以及空行的页面行。

请问如何只导出垂直数据？

- seminj

---

你能发布原始输入数据而不是图像吗？ - EdChum

Answer 1

让我猜一下：您想将此表格转换为列（即“垂直类别”），忽略其他列？

我没有您的精确文本，所以我进行了估算。我的列宽与您的不同（[11,21,31]），并且我省略了nwors参数（您可能想使用nrows，但在这种情况下它是多余的）。虽然列规范不是很精确，但几秒钟的摆弄让我得到了一个可用的DataFrame：

这在读入数据集方面是相当典型的。让我们稍微清理一下，给它真实的列名，并且去掉分隔行。

df.columns = list(df.loc[0])
df = df.ix[2:6]

这样做会产生以下影响： 这将使 df 变为： 我们不需要重新索引行。假设我们想要某一列的值，我们可以通过索引来获取：

df['Chapter']

产出：

2    1-1
3    1-2
4    1-3
5    1-4
6    1-5
Name: Chapter, dtype: object

或者如果您想要将其作为本地Python list 而不是 pandas.Series:

list(df['Chapter'])

产生：

['1-1', '1-2', '1-3', '1-4', '1-5']

- Jonathan Eunice

---

哦我的熊猫啊！！！我明白了read_fwf在你的回答后将文本文件更改为DataFrame！！在我的韩国书中，没有解释Ix或lox方法，但是，在您的可视化解释之后，我可以轻松地理解pandas！！非常感谢您！！！ - seminj

.loc 的简单理解是它是数据的“位置”。它允许您使用不同于 Python 标准整数索引的索引（例如行名称）。.ix 是实际基于整数的索引。我混合和匹配了这两种访问方式，这是非常常见的。通过 索引教程 和试错需要花费很多时间才能真正“理解” pandas 选择。 - Jonathan Eunice

非常抱歉我晚才标记您的答案为正确。完成这项工作后，我会再次尝试详细学习有关Pandas的知识（实际上，我的专业是管理/金融）。我认为Python为用户提供了无限的工具。您的回答对我非常有帮助。谢谢！ - seminj

我可以再问一个问题吗？我的目的是通过从原始总数据帧中取出数据帧(.ix)，通过concat或append构建其他新数据帧。链接。运行此文件后，代码中的“frame”为空。我应该找另一种方法吗？ - seminj

我不确定我完全理解这个问题。但是，许多pandas操作会创建数据的副本。在这种情况下，df = df.ix [2:6]确实替换了现有数据。但你也可以说dnew = df.ix [2:6]。然后你就会得到只有所需行的dnew。df将完全保持原样。.ix不是破坏性的。一些操作（例如.shift()）是破坏性的，但索引几乎从不修改现有数据。 - Jonathan Eunice