第七色在线视频,2021少妇久久久久久久久久,亚洲欧洲精品成人久久av18,亚洲国产精品特色大片观看完整版,孙宇晨将参加特朗普的晚宴

為了賬號安全,請及時(shí)綁定郵箱和手機(jī)立即綁定
已解決430363個(gè)問題,去搜搜看,總會有你想問的

熊貓解析文本數(shù)據(jù)并分配列

熊貓解析文本數(shù)據(jù)并分配列

達(dá)令說 2023-02-07 16:01:09
我有下面的文本數(shù)據(jù),我想將其解析pandas為列數(shù)據(jù)。我需要每四行有四列。在My trial輸出中,我們需要VC_VERSION 分成VC_ACTIVE_VERSION&VC_STANDBY_VERSION 我的審判:df  = pd.read_csv("file.txt", names=["col1"])df = df.col1.str.split(' ', expand = True)df = df.drop(df.columns[[0, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 11]], axis=1)df = df.rename(columns={ 1: 'ENC_NAME', 9: 'VC_VERSION', 10: 'OA_VERSION'})print(df)       ENC_NAME VC_VERSION OA_VERSION0    enc1001       None       None1                   KVM       4.852                  4.50       None3                  4.50       None4    enc1002       None       None5                   KVM       4.856                  4.50       None7                  4.50       None8    enc1003       None       None9                   KVM       4.8510                 4.50       None11                 4.50       None12   enc1004       None       None13                  KVM       4.8514                 4.50       None15                 4.50       None----------------- data snipped ---------------期望:   ENC_NAME OA_VERSION VC_ACTIVE VC_STDN    enc1001       4.85      4.50    4.50    enc1002       4.85      4.50    4.50    enc1003       4.85      4.50    4.50    enc1004       4.85      4.50    4.50    enc1005       4.85      4.50    4.50    enc1006       4.85      4.50    4.50    enc1007       4.85      4.50    4.50    enc1008       4.85      4.40    4.40    enc1009       4.85      4.50    4.50    enc2001       4.85      4.50    4.50    enc2002       4.85      4.50    4.50    enc2003       4.85      4.50    4.50請幫助獲得熊貓。提前致謝。
查看完整描述

1 回答

?
SMILET

TA貢獻(xiàn)1796條經(jīng)驗(yàn) 獲得超4個(gè)贊

以下代碼ENC_NAME從標(biāo)題行(帶=符號)和所有其他行的最后一個(gè)值中獲取,假設(shè)這些行是按所需順序排列的。然后我們分配行號和列號以及數(shù)據(jù)透視表。


優(yōu)點(diǎn)是它不依賴于數(shù)據(jù)中的空格數(shù)。


df = pd.read_csv('file.txt', sep='\n',header=None, names=['col1'])


df['row'] = df.col1.str.contains('===').cumsum()

df['col'] = df.groupby('row').cumcount()

df['value'] = df.col1.str.extract('=== (.*) ===')

m = df.value.isna()

df.loc[m,'value'] = df.loc[m,'col1'].str.extract('(\d+\.\d+)$').values


df = df.pivot('row','col','value')

df.columns = ['ENC_NAME', 'OA_VERSION', 'VC_ACTIVE', 'VC_STDN']

結(jié)果:


    ENC_NAME OA_VERSION VC_ACTIVE VC_STDN

row                                      

1    enc1001       4.85      4.50    4.50

2    enc1002       4.85      4.50    4.50

3    enc1003       4.85      4.50    4.50

4    enc1004       4.85      4.50    4.50

5    enc1005       4.85      4.50    4.50

6    enc1006       4.85      4.50    4.50

7    enc1007       4.85      4.50    4.50

8    enc1008       4.85      4.40    4.40

9    enc1009       4.85      4.50    4.50

10   enc2001       4.85      4.50    4.50

11   enc2002       4.85      4.50    4.50

12   enc2003       4.85      4.50    4.50

13   enc2004       4.85      4.50    4.50

14   enc2005       4.85      4.50    4.50

15   enc2006       4.85      4.50    4.50

16   enc2007       4.85      4.50    4.50

17   enc2008       4.85      4.50    4.50

18   enc2009       4.85      4.50    4.50

19   enc2011       4.85      4.50    4.50

20   enc2013       4.85      4.50    4.50

21   enc3020       4.85      4.41    4.41

22   enc3021       4.85      4.41    4.41

23   enc3022       4.85      4.41    4.41

24   enc3026       4.85      4.45    4.45

25   enc3027       4.85      4.50    4.50

26   enc3028       4.85      4.50    4.50

27   enc3029       4.85      4.50    4.50

28   enc3030       4.85      4.50    4.50

29   enc3031       4.85      4.50    4.50

30   enc4021       4.85      4.41    4.41

31   enc4023       4.85      4.41    4.41

32   enc4024       4.85      4.41    4.41

33   enc4025       4.85      4.41    4.41

34   enc4026       4.85      4.50    4.50

35   enc4027       4.85      4.50    4.50

36   enc4028       4.85      4.50    4.50

37   enc4029       4.85      4.50    4.50

38   enc4030       4.85      4.50    4.50

39   enc4031       4.85      4.50    4.50

40   enc4032       4.85      4.50    4.50

41   enc4033       4.85      4.50    4.50

42   enc4034       4.85      4.50    4.50

43   enc6002       4.60       NaN     NaN

44   enc6011       4.60       NaN     NaN

45   enc6012       4.60       NaN     NaN

46   enc6013       4.60       NaN     NaN

47   enc6014       4.60       NaN     NaN

48   enc6015       4.60       NaN     NaN

49   enc6016       4.60       NaN     NaN

50   enc6017       4.60       NaN     NaN

51   enc7002       4.85       NaN     NaN

52   enc7003       4.85       NaN     NaN

53   enc7004       4.85       NaN     NaN

54   enc7009       4.85      4.50    4.50

55   enc1010       4.85      4.50    4.50

56   enc1011       4.85      4.50    4.50

57   enc1012       4.85      4.50    4.50

58   enc1013       4.85      4.50    4.50

59   enc1014       4.85      4.50    4.50

60   enc1015       4.85      4.50    4.50

61   enc1016       4.85      4.50    4.50

62   enc1017       4.85      4.50    4.50

63   enc1018       4.85      4.50    4.50

64   enc1025       4.85      4.62    4.62

65   enc1026       4.85      4.50    4.50

66   enc2010       4.85      4.50    4.50

67   enc2012       4.85      4.50    4.50

68   enc2014       4.85      4.50    4.50

69   enc2015       4.85      4.50    4.50

70   enc2016       4.85      4.50    4.50

71   enc2018       4.85      4.50    4.50

72   enc2019       4.85      4.50    4.50

73   enc2020       4.85      4.50    4.50

74   enc2021       4.85      4.50    4.50

75   enc2022       4.85      4.50    4.50

76   enc2023       4.85      4.50    4.50

77   enc3033       4.85      4.50    4.50

78   enc3034       4.85      4.50    4.50

79   enc3036       4.85      4.50    4.50

80   enc4020       4.85      4.41    4.41

81   enc4022       4.85      4.41    4.41

82   enc4035       4.85      4.50    4.50

83   enc7005       4.85      4.50    4.50

84   enc7006       4.85      4.50    4.50

85   enc7007       4.85      4.62    4.62

86   enc7008       4.85      4.62    4.62

87   enc8001       4.85      4.50    4.50

88   enc8017       4.85      4.50    4.50

89   enc8018       4.85      4.50    4.50

90   enc8019       4.85      4.50    4.50

91   enc8021       4.85      4.50    4.50

92   enc8022       4.85      4.62    4.62

93   enc8023       4.85      4.62    4.62

94   enc8024       4.85      4.62    4.62

95   enc8025       4.85      4.62    4.62

96   enc8026       4.85      4.62    4.62

97   enc8027       4.85      4.62    4.62

98   enc8028       4.85      4.62    4.62

99   enc8033       4.85      4.40    4.40



查看完整回答
反對 回復(fù) 2023-02-07
  • 1 回答
  • 0 關(guān)注
  • 125 瀏覽
慕課專欄
更多

添加回答

舉報(bào)

0/150
提交
取消
微信客服

購課補(bǔ)貼
聯(lián)系客服咨詢優(yōu)惠詳情

幫助反饋 APP下載

慕課網(wǎng)APP
您的移動(dòng)學(xué)習(xí)伙伴

公眾號

掃描二維碼
關(guān)注慕課網(wǎng)微信公眾號