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從 df.to_markdown() 中刪除空格

從 df.to_markdown() 中刪除空格

慕的地8271018 2024-01-12 10:29:43
通過(guò)將文本文件讀入數(shù)據(jù)框中,我想根據(jù)現(xiàn)有列中的值添加一個(gè)新列,即添加“庫(kù)存”和“交貨”中的數(shù)值。問(wèn)題是,原始數(shù)據(jù)(來(lái)自數(shù)據(jù)供應(yīng)商)是從“df.to_markdowns()”生成的??磥?lái)我無(wú)法刪除空格。ds = pd.read_csv("C:\\TEMP\\ff.txt", sep="|", header = 0, skipinitialspace=True)ds.columns = ds.columns.str.strip()df['new'] = ds['Stock'] + ds['Delivery']print (df)對(duì)于這樣的情況,應(yīng)該采取怎樣的處理方式呢?順便說(shuō)一下,這模擬了從“df.to_markdown()”創(chuàng)建文本文件import pandas as pddata = {'Price': [59,98,79],'Stock': [53,60,60],'Delivery': [11,7,6]}df = pd.DataFrame(data)with open("C:\\TEMP\\ff.txt", 'a') as outfile:    outfile.write(df.to_markdown() + "\n")outfile.close
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2 回答

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蕭十郎

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。


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反對(duì) 回復(fù) 2024-01-12
?
Qyouu

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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反對(duì) 回復(fù) 2024-01-12
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