【发布时间】:2024-04-30 17:20:02
【问题描述】:
我有这个 txt 文件:
Tu 11:44:00 119 52913161 DETECTOR STATE 0001
Tu 11:44:00 119 52913161 DETECTOR STATE 1100
Tu 11:44:02 119 52913161 DETECTOR STATE 0000
Tu 11:44:02 119 52913161 DETECTOR STATE 1110
Tu 11:44:04 119 52913161 DETECTOR STATE 0000
Tu 11:44:04 119 52913161 DETECTOR STATE 0011
我使用此代码在 Python (Jupyter Notebook) 中打开:
import pandas as pd
data= pd.read_csv('EXPORT20171205114501_1.txt', sep=" ", header=None)
data.columns = ["day", "time", "street", "sensor", "type", "state", "bits"]
我得到这个输出:
day time street sensor type state bits
0 Tu 11:44:00 119 52913161 DETECTOR STATE 1
1 Tu 11:44:00 119 52913161 DETECTOR STATE 1100
2 Tu 11:44:02 119 52913161 DETECTOR STATE 0
3 Tu 11:44:02 119 52913161 DETECTOR STATE 1110
4 Tu 11:44:04 119 52913161 DETECTOR STATE 0
5 Tu 11:44:04 119 52913161 DETECTOR STATE 11
如何保留前导零?
我尝试了以下选项:
data = pd.read_csv('EXPORT20171205114501_1.txt', sep=" ", header=None, dtype={'column': object})
data = pd.read_csv('EXPORT20171205114501_1.txt', sep=" ", header=None).astype(str)
data = pd.read_csv('EXPORT20171205114501_1.txt', sep=" ", header=None, converters={'ColName': str})
以上选项均无效。我已将熊猫更新到最新版本。有什么想法吗?
【问题讨论】:
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你能在导入后修复它们吗?
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我怎样才能自动做到@SuperStew?
标签: python pandas dataframe text-files leading-zero