使用 read_table /read_csv 命令读取文件

Question

我有一个包含以下信息的文本文件

# Column1 Column2
10  12
15  7
20  9
30  11
40  20
60  25

我尝试过像这样读取这个文件

import numpy as np
import pandas as pd
file =pd.read_table("results.txt",sep="\t")
print(file.head())

结果是这样的：

   # Column1 Column2
10                 12
15                  7
20                  9
30                 11
40                 20

当然，我可以像这样使用 skiprows 跳过第一行

import numpy as np
import pandas as pd
file =pd.read_table("results.txt",sep="\t",skiprows=1,header=None)
print(file.head())

结果是：

   0   1
0  10  12
1  15   7
2  20   9
3  30  11
4  40  20

但我想保留原始列，怎么做？如何很好地分隔列？

Answer 1

应该这样做。

使用read_csv 读取您的数据，使用Sep=" " 以便使用空格。

输入很乱，所以稍微清理一下。删除不需要的 column1 将充满 NA。然后将包含您要调用的数据的列重命名为 column1。

import pandas as pd
data = pd.read_csv(r"results.txt", sep=" ")

data.drop('Column1', inplace=True, axis=1)
data.rename(columns={'#': 'Column1'}, inplace=True)
print(data)

输出

   Column1  Column2
0       10       12
1       15        7
2       20        9
3       30       11
4       40       20
5       60       25