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TA貢獻(xiàn)1815條經(jīng)驗(yàn) 獲得超13個(gè)贊
這應(yīng)該可以滿(mǎn)足您的需要。
ds = pd.read_csv(
"C:\\TEMP\\ff.txt",
sep="|",
skiprows=[1],
skipinitialspace=True
)
ds.columns = ds.columns.str.strip()
ds = ds.loc[:, ["Price", "Stock", "Delivery"]]
ds['new'] = ds['Stock'] + ds['Delivery']
print(ds)
輸出
Price Stock Delivery new
0 59 53 11 64
1 98 60 7 67
2 79 60 6 66
skiprows=[1]跳過(guò)索引 1 處的行,即帶有--------:
從數(shù)據(jù)幀中刪除該行后,pandas 會(huì)自動(dòng)將Price、Stock和Delivery列解釋為整數(shù),這使得語(yǔ)句ds['new'] = ds['Stock'] + ds['Delivery']能夠按預(yù)期工作。

TA貢獻(xiàn)1786條經(jīng)驗(yàn) 獲得超11個(gè)贊
這適用于您提供的示例:
pd.read_csv("~/Downloads/ff.txt", sep=r"\s*\|\s*", engine="python", skiprows=[1])[["Price", "Stock", "Delivery"]]
如果您想要其他東西,我建議您提供一個(gè)示例。
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