如何在python pandas中使用sep =分隔列？

Question

我在xlsx文件中有以下表格：

emp_num | Name | Salary
551234 | Joe | 5000
551234 | Dan | 5001
551234 | James | 5002
551234 | Li | 5003
551234 | Suzi | 5004

我尝试使用sep= " | "分隔列 这是我的代码：

df = pd.read_excel('I21.xlsx', sep=' | ', header=None)

运行代码之后我得到了： 我只使用header=None来更清楚地显示只有一列。

                         0
0  emp_num | Name | Salary
1      551234 | Joe | 5000
2      551234 | Dan | 5001
3    551234 | James | 5002
4       551234 | Li | 5003

Answer 1

您可以按如下方式使用read_csv()，请注意sep参数接受正则表达式：

  

sep：str，默认'，'       分隔符使用。如果sep为None，则会尝试自动确定       这个。超过1个字符且与'\ s +'不同的分隔符将是       解释为正则表达式，将强制使用python解析       引擎并将忽略数据中的引号。正则表达式示例：'\ r \ t'

所以|需要使用\进行转义，否则会在正则表达式中解释为or个模式：

import pandas as pd
from io import StringIO

pd.read_csv(StringIO("""emp_num | Name | Salary
551234 | Joe | 5000
551234 | Dan | 5001
551234 | James | 5002
551234 | Li | 5003
551234 | Suzi | 5004"""), sep = " \| ")

Answer 2

你可以像“.parse”一样使用

import pandas as pd
xls_file = pd.ExcelFile('file path')
df = xls_file.parse('Sheet1')

<强>输出：

   emp_num   Name   Salary
0   551234    Joe   5000
1   551234    Dan   5001
2   551234  James   5002
3   551234     Li   5003
4   551234   Suzi   5004

Answer 3

您可以使用sep =＆＃34; |＆＃34;将其作为csv文件阅读。

或者您可以使用分隔符＆＃34; |＆＃34;将其读入Excel。所以它有多列。

read_excel没有sep参数。