Question

我使用的文本文件包含前6行中的一些基本信息，包括空行。我必须导入，处理和导出数据到另一个csv。以下是前6行的示例：

Foov7.9 - bar.raw created at 10:45:25 on 10.02.2015:
(empty row)
(empty row)
A B C D
a b c d
(empty row)

在熊猫中我使用第4行：

A B C D

作为数据帧的标题：

data1 = pd.read_table(dataset1,header = 1, skiprows = (4,5), index_col=None, delimiter=r"\t", engine='python')

在处理数据后写入to_csv时，我现在想要放回前6行但是在读取行时我已经失败了。通过单独将第4行的标题写入csv，我将丢失所有其他信息。如何读取这些行，然后将它们放回到csv中，而不会干扰数据帧标题？

Answer 1

最有可能采用更简洁的方式来实现它，但它可以工作，并且只读取一次数据，以提高性能：

（1）读取数据

in_df = pd.read_excel("test.xls", header=0)

（2）为以后创建标题

header = in_df[:5]  #only first rows

（3）保存concat的标题列

cols = list(header.columns.values) #a list with headers

（4）创建数据处理副本

data = in_df
data.rename(columns=in_df.iloc[2,:], inplace=True) # rename your columns
data = data[5:]                    # you want just the data body
data = data.reset_index(drop = True)  # reindex

#DO WHATEVER WITH DATA

（5）输出：concat [header＆amp;数据]。写输出

data.columns = cols      # we need the old col names for concat
out_df = pd.concat([header,data])    # do the concat
out_df = out_df.reset_index(drop = True)  # reset index (if you want to)
out_df.to_csv("out.csv")   #write it. out_df.to_csv("out.csv", index = False) if you don't want index in output

Pandas - read_table读取选定的行

1 个答案: