【发布时间】:2016-04-12 00:38:13
【问题描述】:
我正在使用 read_csv 将一些制表符分隔的数据读入 pandas Dataframe,但我在列数据中出现了制表符,这意味着我不能只使用“\t”作为分隔符。具体来说,每行中的最后一个条目是一组制表符分隔的可选标签,它们匹配 [A-Za-z][A-Za-z0-9]:[A-Za-z]:.+会有多少标签或将出现哪些标签,并且不同的标签集可能出现在不同的行上。示例数据如下所示(我的数据中所有空格都是制表符):
C42TMACXX:5:2316:15161:76101 163 1 @<@DFFADDDF:DD NH:i:1 HI:i:1 AS:i:200 nM:i:0
C42TMACXX:5:2316:15161:76101 83 1 CCCCCACDDDCB@B NH:i:1 HI:i:1 nM:i:1
C42TMACXX:5:1305:26011:74469 163 1 CCCFFFFFHHHHGJ NH:i:1 HI:i:1 AS:i:200 nM:i:0
我建议尝试将标签作为单列读取,我想我可以通过为分隔符传入一个正则表达式来做到这一点,该分隔符不包括标签上下文中出现的制表符。
在http://www.rexegg.com/regex-best-trick.html 之后,我为此编写了以下正则表达式:[A-Za-z][A-Za-z0-9]:[A-Za-z]:[^\t]+\t.. :|(\t)。我在在线正则表达式测试器上对其进行了测试,它似乎与我想要作为分隔符的制表符匹配。
但是当我运行时
df = pd.read_csv(myfile.txt, sep=r"[A-Za-z][A-Za-z0-9]:[A-Za-z]:[^\t]+\t..:|(\t)",
header=None, engine="python")
print(df)
我得到以下数据的输出:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 \
0 C42TMACXX:5:2316:15161:76101 \t 163 \t 1 \t @<@DFFADDDF:DD \t NaN
1 C42TMACXX:5:2316:15161:76101 \t 83 \t 1 \t CCCCCACDDDCB@B \t NaN
2 C42TMACXX:5:1305:26011:74469 \t 163 \t 1 \t CCCFFFFFHHHHGJ \t NaN
9 10 11 12 13 14
0 NaN i:1 \t NaN NaN i:0
1 NaN i:1 \t nM:i:1 NaN None
2 NaN i:1 \t NaN NaN i:0
我期待/想要的是:
0 1 2 3 4
0 C42TMACXX:5:2316:15161:76101 163 1 @<@DFFADDDF:DD NH:i:1 HI:i:1 AS:i:200 nM:i:0
1 C42TMACXX:5:2316:15161:76101 83 1 CCCCCACDDDCB@B NH:i:1 HI:i:1 nM:i:1
2 C42TMACXX:5:1305:26011:74469 163 1 CCCFFFFFHHHHGJ NH:i:1 HI:i:1 AS:i:200 nM:i:0
如何做到这一点?
如果相关,我使用的是 pandas 0.17.1,我的真实数据文件大约有 1 亿多行。
【问题讨论】:
-
有什么理由不能使用
read_fwf()? -
有一些可变宽度的列 - 我删除了以简化示例 - 所以我认为我不能使用 read_fwf()