【问题标题】:Read multi-index on the columns from csv file从 csv 文件中读取列的多索引
【发布时间】:2014-02-14 15:10:19
【问题描述】:

我有一个如下所示的 .csv 文件:

Male, Male, Male, Female, Female
R, R, L, R, R
.86, .67, .88, .78, .81

我想把它读入一个df,这样我就有了:

    Male        Female
    R       L   R
0   .86 .67 .88 .78 .81

我做到了:

df = pd.read_csv('file.csv', header=[0,1])

但是headers 没有删减它。结果是

Empty DataFrame
Columns: [(Male, R), (Male, R), (Male, L), (Female, R), (Female, R)]
Index: []

然而,标题上的文档说:

(...)Can be a list of integers that specify row
locations for a multi-index on the columns E.g. [0,1,3]

我做错了什么?我怎么可能让它工作?

【问题讨论】:

    标签: csv pandas multi-index


    【解决方案1】:

    我认为问题在于您有重复的列:两个(女性,R)。

    不确定这是错误还是重复的列是不可接受的。这里有一个解决方法:

    首先使用 tupleize_cols=True 读取 csv

    In [61]: df = pd.read_csv('test.csv', header=[0, 1], skipinitialspace=True, tupleize_cols=True)
    
    In [62]: df
    Out[62]: 
       (Male, R)  (Male, R)  (Male, L)  (Female, R)  (Female, R)
    0       0.67       0.67       0.88         0.81         0.81
    
    [1 rows x 5 columns]
    

    然后将列的类型从Index转换为MultiIndex

    In [63]: df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(df.columns)
    
    In [64]: df
    Out[64]: 
       Male              Female      
          R     R     L       R     R
    0  0.67  0.67  0.88    0.81  0.81
    
    [1 rows x 5 columns]
    

    【讨论】:

    • 您好,感谢您的建议。乍一看,这似乎是合法的,但值在某种程度上被搞砸了,看看我们最初的那些.86, .67, .88, .78, .81
    • 抱歉误导。似乎这是另一个要修复的错误。当我找到另一种方法来实现你的目标时,我会更新这篇文章
    • C:\Python\Python36_64b\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py:813: FutureWarning: 'tupleize_cols' 参数已被弃用,将在未来版本中删除。然后,列元组将始终转换为 MultiIndex。 self.options, self.engine = self._clean_options(options, engine)
    【解决方案2】:

    从 pandas 0.21 版开始,MultiIndexes 是默认创建的,所以 df = pd.read_csv('file.csv', header=[0,1]) 应该可以完成这项工作。

    【讨论】:

      猜你喜欢
      • 2020-11-12
      • 1970-01-01
      • 1970-01-01
      • 2018-08-14
      • 1970-01-01
      • 2021-08-30
      • 1970-01-01
      • 2021-04-12
      • 2014-12-10
      相关资源
      最近更新 更多