从每行数据的 .txt 文件创建 pandas 数据框

Question

我有一个 .txt 文件，其中的数据排序如下：

R11
R12
R13
R14
R15
R16
R17
R18
R19
R20

我需要遍历文本文件中的行以填充每行的列。换句话说，数据需要转换为 pandas DataFrame，如下所示：

| Column1 | Column2 | Column3 | Column4 | Column5 |
|---------|---------|---------|---------|---------|
| R11     | R12     | R13     | R14     | R15     |
| R16     | R17     | R18     | R19     | R20     |

我的代码开头如下。在运行之后，我现在有一个名为 data 的所有行的列表，但是如何获得上面的 pandas DataFrame 作为输出？

with open('data.txt','r') as file:
    data = file.read().split('\n')

Answer 1

你快到了！以列表形式读取数据后，您可以将列表分成 5 块，然后将其传递到 pd.DataFrame()

with open('data.txt','r') as file:
    data = file.read().split('\n')

# split the list in chunks of 5s
chunks = [data[x:x+5] for x in range(0, len(data), 5)]

# pass the chunks in pd.DataFrame and specify the columns names of the OP:
pd.DataFrame(chunks, columns=["Column1", "Column2", "Column3", "Column4", "Column5"])

P.S。我假设最后一列中有错字，因为它似乎再次命名为 Column4，但在这里我将其命名为 Column5。如果您需要，您可以随时将其命名为 Column4。

Answer 2

您可以使用 pd.read_csv 和名称 column 名称

读取文本文件

pd.DataFrame(pd.read_csv('data.txt', names=[0]).values.reshape(-1,5), columns = ['Column1','Column2', 'Column3', 'Column4', 'Column4'])

从每行数据的 .txt 文件创建 pandas 数据框

Create pandas dataframe from .txt file with data per row

python

dataframe

pandas

txt