使用带有 Pandas 的 python 2.7 将多个空格分隔的文件转换为 CSV？答案

【问题标题】：converting a multiple space delimited file to CSV using python 2.7 with Pandas?使用带有 Pandas 的 python 2.7 将多个空格分隔的文件转换为 CSV？
【发布时间】：2021-08-02 14:41:00
【问题描述】：

我有多个问题要尝试使用这个文件来解决，但我最关心的是尝试将这个文件转换为标准 CSV 文件，该文件的字段由字段之间的可变数量的空格分隔没有 1000 行天才级代码。我知道一种方法，就像几年前我在以前的项目中所做的那样，通过设置类似于 VB 中旧的 left$、mid$ 和 right$ 函数的函数来从行中选择特定字符我很感兴趣，因为数据定义得很好并且解析得很好，也就是说，每一列一直都是相同的大小，所以我可以通过使用这些函数来抓取标题行来选择列的字段名称，然后使用相同的函数逐行使用mid$（）将数字数据作为字符串提取，通过在每个写入的字符串之间添加“，”将其写入另一个文件，将字符串转换回浮点数，然后我得到了我的带有标题的 CSV 文件。但是哇，就是这么麻烦和丑陋——我想用 Pandas 让它更优雅、简洁和锐利。

这是数据文件前几行的 sn-p - 我有数百个要处理。在实际文件中还有几十列，这只是一个示例，演示了字段之间的可变空格作为分隔符。

日期………………………………CH4。 ......................H2O
2021-04-01......................01:47:45.407.......2.0063472018E+00...... ....1.2005321188E+00...
2021-04-01......................01:47:46.336.......2.0063472018E+00...... ....1.2005321188E+00...
2021-04-01......................01:47:47.244.......2.0063472018E+00...... ....1.2025918742E+00...
2021-04-01......................01:47:49.049.......2.0059096902E+00...... ....1.2025918742E+00...

我还需要 tp 将 DATE 和 TIME 列解析为时间戳对象，我一直在尝试从 panda read_csv(parse_dates[[0,1]]) 中做到这一点，这几乎可以工作。我需要绘制每个系列的 x 轴标签的日期……但这是另一个帖子的另一个问题，哈哈。

提前感谢您的任何帮助！

约翰·雷恩赫2o

【问题讨论】：

首先你为什么使用 Python 2.7？它本身有一些问题，已被弃用
我在 3 年前编写了原始代码，这就是我们仪器上的内容
实际上这仍然是他们与仪器一起提供的东西
它不会让我尝试，它说我需要 1500 点或其他东西来添加该标签
我的意思是理论上我可以自己在仪器上安装 python 3 并使用它

标签： python pandas python-2.7 csv io

【解决方案1】：

使用 Pandas，将分隔符指定为空格（假设您的示例已将空格替换为点）。接下来指定skipinitialspace=True。日期和时间列可以转换为单个datetime64 类型：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('input.txt', delimiter=' ', skipinitialspace=True, parse_dates=[['DATE', 'TIME']])

print(df)
print(df.dtypes)

这会给你：

                DATE_TIME       CH4       H2O
0 2021-04-01 01:47:45.407  2.006347  1.200532
1 2021-04-01 01:47:46.336  2.006347  1.200532
2 2021-04-01 01:47:47.244  2.006347  1.202592
3 2021-04-01 01:47:49.049  2.005910  1.202592

DATE_TIME    datetime64[ns]
CH4                 float64
H2O                 float64

【讨论】：