Python

Question

我正在尝试读取一组文本文件并将它们保存到 Dataframe 中。多亏了@jezrael，我已经设法让它工作，如下所示：

list_ = []
dfs = []
for file_ in allFiles:
    with open(file_) as fp:
        lines1 = fp.read().split('\n')
        b = [i.split('~', 1)[1].split('*') for i in lines1]
        df = pd.DataFrame(b)
        dfs.append(df)

dfbig = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
dfbig.to_csv('file.csv')

但是我看到有几行有多个 ('~') 条目，因此每次当 ('~') 连续出现不止一次时，它只执行一次拆分。我想看看如何修改上面的代码，以便每次 ('~') 出现时都会发生拆分。

示例数据：

[ABC*DEF*123>~123*999*HHH~HELLO*TEST*DATA]

预期输出：

123 999 HHH
HELLO TEST DATA

Answer 1

您可以更改：

b = [i.split('~', 1)[1].split('*') for i in lines1]

通过所有 ~ 值的扁平化和拆分来列出理解并过滤掉第一个值：

b = [x.split('*') for i in lines1 for x in i.split('~')[1:]]

正在验证：

lines1 = ['ABC*DEF*123>~123*999*HHH~HELLO*TEST*DATA']
b = [x.split('*') for i in lines1 for x in i.split('~')[1:]]
print (b)
[['123', '999', 'HHH'], ['HELLO', 'TEST', 'DATA']]

然后解决方案应更改为 extend:

list_ = []

allFiles = glob.glob('csv/*.*')
for file_ in allFiles:
    with open(file_) as fp:
        lines1 = fp.read().split('\n')
        b = [x.split('*') for i in lines1 for x in i.split('~')[1:]]
        list_.extend(b)

dfbig = pd.DataFrame(list_)

Python - 使用定界符从文本文件中拆分数据

Python - Splitting data from text file using a delimiter

pandas

delimiter