使用数据框转换文本文件答案

【问题标题】：Transforming the text file using dataframe使用数据框转换文本文件
【发布时间】：2021-03-03 18:50:42
【问题描述】：

List of countries:

'Algeria','Angola','Argentina','Australia','Austria','Bahamas','Bangladesh','Belarus','Belgium','Bhutan','Brazil','Bulgaria','Cambodia','Cameroon','Chile','China','Colombia','Cyprus','Denmark','El Salvador','Estonia','Ethiopia','Fiji','Finland','France','Georgia','Ghana','Grenada','Guinea','Haiti','Honduras','Hungary','India','Indonesia','Ireland','Italy','Japan','Kenya', 'South Korea','Liberia','Malaysia','Mexico', 'Morocco','Nepal','New Zealand','Norway','Pakistan', 'Peru','Qatar','Russia','Singapore','South Africa','Spain','Sweden','Switzerland','Thailand', 'United Arab Emirates','United Kingdom','United States','Uruguay','Venezuela','Vietnam','Zimbabwe'


GDP values for each country:

2255.225482,629.9553062,11601.63022,25306.82494,27266.40335,19466.99052,588.3691778,2890.345675,24733.62696,1445.760002,4803.398244,2618.876037,590.4521124,665.7982328,7122.938458,2639.54156,3362.4656,15378.16704,30860.12808,2579.115607,6525.541272,229.6769525,2242.689259,27570.4852,23016.84778,1334.646773,402.6953275,6047.200797,394.1156638,385.5793827,1414.072488,5745.981529,837.7464011,1206.991065,27715.52837,18937.24998,39578.07441,478.2194906,16684.21278,279.2204061,5345.213415,6288.25324,1908.304416,274.8728621,14646.42094,40034.85063,672.1547506,3359.517402,36152.66676,3054.727742,33529.83052,3825.093781,15428.32098,33630.24604,39170.41371,2699.123242,21058.43643,28272.40661,37691.02733,9581.05659,5671.912202,757.4009286,347.7456605

我正在尝试使用数据框格式化文本文件。我想要的只是将数据转换为以国家和 GDP 作为标题的 2 列。我尝试了几件事，但似乎没有任何效果。

有没有更简单的方法来实现它？

这是我的代码，它正在抛出错误。

df=pd.read_csv(r'Countries with GDP.txt')
df1=df.T
lst1=(df1.iloc[:,0])
lst2=(df1.iloc[:,2])
lists=[lst1,lst2]
df2= pd.concat([pd.Series(x) for x in lists], axis=1)
df2
df2.columns =["Countries", "GDP"]
print(df2)

【问题讨论】：

您链接的文件无法访问，为什么不发布一些示例数据？
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标签： python pandas dataframe data-transform

【解决方案1】：

我想通了。


import pandas as pd
df=pd.read_csv(r'C:\Users\techy\DS-Python\Practise\GDP dataset\Countries with GDP.txt',skiprows=1,header=None)
df2=df.T
df2.columns = ['Countries', 'b','GDP']
df3=df2.drop(['b'], axis = 1) 
df4 = pd.DataFrame(df3)
#display(df4)
df4.dtypes
df4['GDP']=pd.to_numeric(df4['GDP']).astype(float).round(2)
df4

【讨论】：