从 txt 文件创建 table
Create table from txt file
我有一个看起来像 table 的 .txt 文件,其中包含多行甚至更多列,这只是一个示例:
FRU LPP BOARD BO QU CT (TX/dBm) VSP (RyL) RX (dBm) UEs/RLs
RR B_20 RB7 A 11 - - 1,31 18 2.9 -/-
RT B_21 RB7 B 11 - - 1,09 3 2.1 20/-
我对从特定列中提取数据很感兴趣。
感觉我用Pandas read_csv 函数试了所有方法,但我一直无法得到结果,这似乎是一件容易的事,但我真的被困在这里
Columns_from_txt = VA.partition('\n')[0].split()[0:-2] #extracting top row to be my columnames
Row_from_txt = VA.split('\n')[2:-2] #extracting all rows
df = pd.read_csv(Row_from_txt, names=Columns_from_txt)
print(df['BOARD'])
这只是我尝试过的所有示例中的最新示例,除了与你们联系之外,我不知道还能做什么。谢谢!
更新,现在从字符串创建数据框:
from io import StringIO
import pandas as pd
text = StringIO("""FRU LPP BOARD BO QU CT (TX/dBm) VSP (RyL) RX (dBm) UEs/RLs
RR B_20 RB7 A 11 - - 1,31 18 2.9 -/-
RT B_21 RB7 B 11 - - 1,09 3 2.1 20/- """)
df = pd.read_csv(text, delimiter=r"\s+")
输出:
FRU LPP BOARD BO QU CT (TX/dBm) VSP (RyL) RX (dBm) UEs/RLs
0 RR B_20 RB7 A 11 - - 1,31 18 2.9 -/- NaN
1 RT B_21 RB7 B 11 - - 1,09 3 2.1 20/- NaN
和print(df["BOARD"])
:
0 RB7
1 RB7
Name: BOARD, dtype: object
我有一个看起来像 table 的 .txt 文件,其中包含多行甚至更多列,这只是一个示例:
FRU LPP BOARD BO QU CT (TX/dBm) VSP (RyL) RX (dBm) UEs/RLs
RR B_20 RB7 A 11 - - 1,31 18 2.9 -/-
RT B_21 RB7 B 11 - - 1,09 3 2.1 20/-
我对从特定列中提取数据很感兴趣。 感觉我用Pandas read_csv 函数试了所有方法,但我一直无法得到结果,这似乎是一件容易的事,但我真的被困在这里
Columns_from_txt = VA.partition('\n')[0].split()[0:-2] #extracting top row to be my columnames
Row_from_txt = VA.split('\n')[2:-2] #extracting all rows
df = pd.read_csv(Row_from_txt, names=Columns_from_txt)
print(df['BOARD'])
这只是我尝试过的所有示例中的最新示例,除了与你们联系之外,我不知道还能做什么。谢谢!
更新,现在从字符串创建数据框:
from io import StringIO
import pandas as pd
text = StringIO("""FRU LPP BOARD BO QU CT (TX/dBm) VSP (RyL) RX (dBm) UEs/RLs
RR B_20 RB7 A 11 - - 1,31 18 2.9 -/-
RT B_21 RB7 B 11 - - 1,09 3 2.1 20/- """)
df = pd.read_csv(text, delimiter=r"\s+")
输出:
FRU LPP BOARD BO QU CT (TX/dBm) VSP (RyL) RX (dBm) UEs/RLs
0 RR B_20 RB7 A 11 - - 1,31 18 2.9 -/- NaN
1 RT B_21 RB7 B 11 - - 1,09 3 2.1 20/- NaN
和print(df["BOARD"])
:
0 RB7
1 RB7
Name: BOARD, dtype: object