使用 pd.read_clipboard 复制数据帧时如何处理自定义命名索引？答案

【问题标题】：How to handle custom named index when copying a dataframe using pd.read_clipboard?使用 pd.read_clipboard 复制数据帧时如何处理自定义命名索引？
【发布时间】：2018-01-25 07:14:18
【问题描述】：

鉴于其他问题的数据框：

         Constraint Name    TotalSP       Onpeak    Offpeak
Constraint_ID               
77127   aaaaaaaaaaaaaaaaaa  -2174.5     -2027.21    -147.29
98333   bbbbbbbbbbbbbbbbbb  -1180.62    -1180.62     0
1049    cccccccccccccccccc  -1036.53    -886.77     -149.76

好像有一个索引Constraint_ID。当我尝试使用pd.read_clipboard 读取它时，它是这样加载的：

      Constraint                Name  TotalSP   Onpeak  Offpeak
0  Constraint_ID                 NaN      NaN      NaN      NaN
1          77127  aaaaaaaaaaaaaaaaaa -2174.50 -2027.21  -147.29
2          98333  bbbbbbbbbbbbbbbbbb -1180.62 -1180.62     0.00
3           1049  cccccccccccccccccc -1036.53  -886.77  -149.76

这显然是错误的。我该如何纠正这个问题？

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe clipboard

【解决方案1】：

read_clipboard 默认使用空格分隔列。您看到的问题是因为第一列中的空格。如果你指定两个或多个空格作为分隔符，它会根据表格格式找出索引列本身：

df = pd.read_clipboard(sep='\s{2,}')

df
Out: 
                  Constraint Name  TotalSP   Onpeak  Offpeak
Constraint_ID                                               
77127          aaaaaaaaaaaaaaaaaa -2174.50 -2027.21  -147.29
98333          bbbbbbbbbbbbbbbbbb -1180.62 -1180.62     0.00
1049           cccccccccccccccccc -1036.53  -886.77  -149.76

index_col 参数也可以用来告诉 pandas 第一列是索引，以防无法单独从分隔符推断结构：

df = pd.read_clipboard(index_col=0, sep='\s{2,}')

【讨论】：

您能否编辑您的答案以包含index_cols？我觉得 sep 在这里工作，但情况可能并非总是如此。或者... pandas 默认会处理这个问题吗？
@cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ 我没有一个矛盾的例子，但我们可以通过 index_col=0 来保证安全。

【解决方案2】：

这不像@ayhan 的回答那么酷，但大多数时候效果都很好。假设您使用的是 ipython 或 jupyter，只需将数据复制并粘贴到 %%file：

然后进行一些快速编辑。对于多索引，只需将索引向上移动一行，如下所示（在这种情况下，还将“约束 ID”缩短为“ID”以节省一点空间）：

%%file foo.txt
ID       Constraint Name    TotalSP       Onpeak    Offpeak
77127   aaaaaaaaaaaaaaaaaa  -2174.5     -2027.21    -147.29
98333   bbbbbbbbbbbbbbbbbb  -1180.62    -1180.62     0
1049    cccccccccccccccccc  -1036.53    -886.77     -149.76

pd.read_fwf('foo.txt')
Out[338]: 
      ID     Constraint Name  TotalSP   Onpeak  Offpeak
0  77127  aaaaaaaaaaaaaaaaaa -2174.50 -2027.21  -147.29
1  98333  bbbbbbbbbbbbbbbbbb -1180.62 -1180.62     0.00
2   1049  cccccccccccccccccc -1036.53  -886.77  -149.76

read_fwf 通常适用于像这样的表格内容，正确处理列名中的空格（通常）。当然你也可以用read_csv这个基本方法。

这种方法的好处在于，对于小样本数据，您几乎可以处理用户在此处发布数据的任何奇怪方式。还有很多奇怪的方法。 ;-)

【讨论】：

这实际上与我一直在做的类似。我会复制到文本编辑器，进行更改，然后再次致电pd.read_clipboard。
我不知道为什么，但根据我的经验，read_fwf 通常比read_clipboard 效果更好。我希望后端非常相似，但也许是它们有不同的默认值？