我从CME DataMine获得了一些样本市场数据。文件如下所示
'1128=9\x019=156\x0135=X\x0149=CME\x0134=431875\x0152=20130715053428544\x0175=20130715\x01268=1\x01279=1\x0122=8\x0148=19590\x0183=1491\x01107=ZCN4-ZCU4\x01269=0\x01270=0.75\x01271=7\x01273=53428000\x01336=2\x01346=3\x011023=3\x0110=233\x01'\n
'1128=9\x019=104\x0135=f\x0149=CME\x0134=6613\x0152=20130714180206034\x0122=8\x0148=164576\x0175=20130715\x01107=ZC:BF H4-K4-N4\x01332=159\x01333=-161\x0110=138\x01'\n
'1128=9\x019=1634\x0135=X\x0149=CME\x0134=3177179\x0152=20130715181451830\x0175=20130715\x01268=16\x01279=1\x0122=8\x0148=1647\x0183=180151\x01107=ZC:BF U3-Z3-H4\x01269=1\x01270=45\x01271=195\x01273=181451000\x01276=K\x01336=2\x011023=2\x01279=1\x0122=8\x0148=21907\x0183=118087\x01107=ZCU3-ZCH4\x01269=1\x01270=21\x01271=3\x01273=181451000\x01276=K\x01336=2\x011023=1\x01279=1\x0122=8\x0148=21907\x0183=118088\x01107=ZCU3-ZCH4\x01269=1\x01270=21.25\x01271=10\x01273=181451000\x01276=K\x01336=2\x011023=2\x01279=1\x0122=8\x0148=504398\x0183=29594\x01107=ZCU3-ZCH5\x01269=1\x01270=11.25\x01271=3\x01273=181451000\x01276=K\x01336=2\x011023=1\x01279=1\x0122=8\x0148=504398\x0183=29595\x01107=ZCU3-ZCH5\x01269=1\x01270=11.5\x01271=2\x01273=181451000\x01276=K\x01336=2\x011023=2\x01279=1\x0122=8\x0148=21970\x0183=50008\x01107=ZCU3-ZCK4\x01269=1\x01270=13.5\x01271=3\x01273=181451000\x01276=K\x01336=2\x011023=1\x01279=1\x0122=8\x0148=21970\x0183=50009\x01107=ZCU3-ZCK4\x01269=1\x01270=13.75\x01271=8\x01273=181451000\x01276=K\x01336=2\x011023=2\x01279=1\x0122=8\x0148=558644\x0183=48554\x01107=ZCU3-ZCN4\x01269=1\x01270=7\x01271=3\x01273=181451000\x01276=K\x01336=2\x011023=1\x01279=1\x0122=8\x0148=558644\x0183=48555\x01107=ZCU3-ZCN4\x01269=1\x01270=7.25\x01271=8\x01273=181451000\x01276=K\x01336=2\x011023=2\x01279=1\x0122=8\x0148=22098\x0183=52504\x01107=ZCU3-ZCU4\x01269=1\x01270=15.25\x01271=3\x01273=181451000\x01276=K\x01336=2\x011023=1\x01279=1\x0122=8\x0148=22098\x0183=52505\x01107=ZCU3-ZCU4\x01269=1\x01270=15.5\x01271=1\x01273=181451000\x01276=K\x01336=2\x011023=2\x01279=0\x0122=8\x0148=504409\x0183=16282\x01107=ZCU3-ZCU5\x01269=1\x01270=25.25\x01271=1\x01273=181451000\x01276=K\x01336=2\x011023=2\x01279=1\x0122=8\x0148=588275\x0183=265779\x01107=ZCU3-ZCZ3\x01269=1\x01270=33\x01271=3\x01273=181451000\x01276=K\x01336=2\x011023=1\x01279=1\x0122=8\x0148=588275\x0183=265780\x01107=ZCU3-ZCZ3\x01269=1\x01270=33.25\x01271=20\x01273=181451000\x01276=K\x01336=2\x011023=2\x01279=0\x0122=8\x0148=519645\x0183=32899\x01107=ZCU3-ZCZ4\x01269=1\x01270=9.75\x01271=1\x01273=181451000\x01276=K\x01336=2\x011023=2\x01279=0\x0122=8\x0148=19282\x0183=20689\x01107=ZCU3-ZCZ5\x01269=1\x01270=29.75\x01271=1\x01273=181451000\x01276=K\x01336=2\x011023=2\x0110=007\x01'\n
也就是说，在每一行中，字段由\ x01字符分隔，每个字段包含格式为tag = value的条目。
标签和值对应于FIXML规范中指定的那些：https://www.onixs.biz/fix-dictionary/5.0.SP2/fields_by_tag.html
我想将此文件解析为Pandas DataFrame，其中列名称是标记名称，行是数据文件中的行，值是解析值（例如，第1列将是AppVerId，以及第1行第1列将是：FIX50SP2）。
如何使用熊猫来做到这一点？
我尝试了以下内容：
import pandas as pd
df = pd.read_table('data/corn/MDFF_CBT_20130714-20130715_7813_0',delimiter='\x01',header=None)
但收到以下错误：
ParserError：标记数据时出错。 C错误：预计有22个字段 第3行，见202
我猜这与所有行都没有相同数量的事实有关。
答案 0 :(得分：1)
主要问题是第三列标签是重复的。因此商店需要defaultdict：
from collections import defaultdict
rows = []
with open("CME.dat") as f:
for line in f:
row_dict = defaultdict(list)
# split each line
for element in line.split('\\x01'):
try:
tag, val = element.split('=')
row_dict[tag].append(val)
except:
pass
rows.append(row_dict)
#print (rows)
然后创建DataFrame但是对于列表中的标量，首先需要将NaN替换为[]，从列名中删除'。最后一次使用列表理解concat，重新设置stack，如有必要，每行填写NaN，groupby添加ffill：
df = pd.DataFrame(rows).applymap(lambda x: x if isinstance(x, list) else [])
df.columns = df.columns.str.strip("'")
df = (pd.concat([pd.DataFrame(df[x].values.tolist()) for x in df], keys=df.columns, axis=1)
.stack()
.groupby(level=0)
.ffill()
.reset_index(drop=True))
print (df)
1128 10 1023 107 22 268 269 270 271 273 \
0 9 233 3 ZCN4-ZCU4 8 1 0 0.75 7 53428000
1 9 138 None ZC:BF H4-K4-N4 8 None None None None None
2 9 007 2 ZC:BF U3-Z3-H4 8 16 1 45 195 181451000
3 9 007 1 ZCU3-ZCH4 8 16 1 21 3 181451000
4 9 007 2 ZCU3-ZCH4 8 16 1 21.25 10 181451000
5 9 007 1 ZCU3-ZCH5 8 16 1 11.25 3 181451000
6 9 007 2 ZCU3-ZCH5 8 16 1 11.5 2 181451000
7 9 007 1 ZCU3-ZCK4 8 16 1 13.5 3 181451000
8 9 007 2 ZCU3-ZCK4 8 16 1 13.75 8 181451000
9 9 007 1 ZCU3-ZCN4 8 16 1 7 3 181451000
10 9 007 2 ZCU3-ZCN4 8 16 1 7.25 8 181451000
11 9 007 1 ZCU3-ZCU4 8 16 1 15.25 3 181451000
12 9 007 2 ZCU3-ZCU4 8 16 1 15.5 1 181451000
13 9 007 2 ZCU3-ZCU5 8 16 1 25.25 1 181451000
14 9 007 1 ZCU3-ZCZ3 8 16 1 33 3 181451000
15 9 007 2 ZCU3-ZCZ3 8 16 1 33.25 20 181451000
16 9 007 2 ZCU3-ZCZ4 8 16 1 9.75 1 181451000
17 9 007 2 ZCU3-ZCZ5 8 16 1 29.75 1 181451000
336 34 346 35 48 49 52 75 \
0 ... 2 431875 3 X 19590 CME 20130715053428544 20130715
1 ... None 6613 None f 164576 CME 20130714180206034 20130715
2 ... 2 3177179 None X 1647 CME 20130715181451830 20130715
3 ... 2 3177179 None X 21907 CME 20130715181451830 20130715
4 ... 2 3177179 None X 21907 CME 20130715181451830 20130715
5 ... 2 3177179 None X 504398 CME 20130715181451830 20130715
6 ... 2 3177179 None X 504398 CME 20130715181451830 20130715
7 ... 2 3177179 None X 21970 CME 20130715181451830 20130715
8 ... 2 3177179 None X 21970 CME 20130715181451830 20130715
9 ... 2 3177179 None X 558644 CME 20130715181451830 20130715
10 ... 2 3177179 None X 558644 CME 20130715181451830 20130715
11 ... 2 3177179 None X 22098 CME 20130715181451830 20130715
12 ... 2 3177179 None X 22098 CME 20130715181451830 20130715
13 ... 2 3177179 None X 504409 CME 20130715181451830 20130715
14 ... 2 3177179 None X 588275 CME 20130715181451830 20130715
15 ... 2 3177179 None X 588275 CME 20130715181451830 20130715
16 ... 2 3177179 None X 519645 CME 20130715181451830 20130715
17 ... 2 3177179 None X 19282 CME 20130715181451830 20130715
83 9
0 1491 156
1 None 104
2 180151 1634
3 118087 1634
4 118088 1634
5 29594 1634
6 29595 1634
7 50008 1634
8 50009 1634
9 48554 1634
10 48555 1634
11 52504 1634
12 52505 1634
13 16282 1634
14 265779 1634
15 265780 1634
16 32899 1634
17 20689 1634
[18 rows x 24 columns]