从 url 导入制表符分隔的表以生成 pandas 数据框，每列正确放入单独的列答案

【问题标题】：Importing a tab-separated table from a url to produce a pandas dataframe with each column correctly put into separate columns从 url 导入制表符分隔的表以生成 pandas 数据框，每列正确放入单独的列
【发布时间】：2017-09-14 19:17:32
【问题描述】：

我有一个位于 URL 的汽车数据表。数据似乎是制表符分隔的。这是网址：

auto_table = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/auto-mpg/auto-mpg.data'

这里有几行数据：

18.0   8   307.0      130.0      3504.      12.0   70  1    "chevrolet chevelle malibu"
15.0   8   350.0      165.0      3693.      11.5   70  1    "buick skylark 320"
18.0   8   318.0      150.0      3436.      11.0   70  1    "plymouth satellite"
16.0   8   304.0      150.0      3433.      12.0   70  1    "amc rebel sst"
17.0   8   302.0      140.0      3449.      10.5   70  1    "ford torino"
15.0   8   429.0      198.0      4341.      10.0   70  1    "ford galaxie 500"

我尝试使用 pandas.read_table('auto_table') 将数据导入为 pandas 数据框。但是，Python 仅将数据导入 2 列：第一列包含所有这些数字/浮点数/整数列，第二列正确包含所有字符串（汽车名称）。

如何使用 Python 导入这些数据以生成一个 pandas 数据框，其中所有这些数据都正确分离到它们自己的唯一列中。我查看了 pandas.read_table 的文档，which is here，但我似乎无法弄清楚如何正确导入表。

【问题讨论】：

标签： python pandas import

【解决方案1】：

使用 sep

pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/\
auto-mpg/auto-mpg.data', sep='\s+')

或者

df=pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/\
auto-mpg/auto-mpg.data', delim_whitespace=True)

【讨论】：

做到了。谢谢！

【解决方案2】：

好像是固定宽度的文件，所以我们可以使用pandas.read_fwf()：

In [7]: df = pd.read_fwf(auto_table, header=None)

In [8]: df
Out[8]:
        0  1      2      3       4     5   6  7                            8
0    18.0  8  307.0  130.0  3504.0  12.0  70  1  "chevrolet chevelle malibu"
1    15.0  8  350.0  165.0  3693.0  11.5  70  1          "buick skylark 320"
2    18.0  8  318.0  150.0  3436.0  11.0  70  1         "plymouth satellite"
3    16.0  8  304.0  150.0  3433.0  12.0  70  1              "amc rebel sst"
4    17.0  8  302.0  140.0  3449.0  10.5  70  1                "ford torino"
5    15.0  8  429.0  198.0  4341.0  10.0  70  1           "ford galaxie 500"
6    14.0  8  454.0  220.0  4354.0   9.0  70  1           "chevrolet impala"
..    ... ..    ...    ...     ...   ...  .. ..                          ...
391  36.0  4  135.0  84.00  2370.0  13.0  82  1          "dodge charger 2.2"
392  27.0  4  151.0  90.00  2950.0  17.3  82  1           "chevrolet camaro"
393  27.0  4  140.0  86.00  2790.0  15.6  82  1            "ford mustang gl"
394  44.0  4   97.0  52.00  2130.0  24.6  82  2                  "vw pickup"
395  32.0  4  135.0  84.00  2295.0  11.6  82  1              "dodge rampage"
396  28.0  4  120.0  79.00  2625.0  18.6  82  1                "ford ranger"
397  31.0  4  119.0  82.00  2720.0  19.4  82  1                 "chevy s-10"

[398 rows x 9 columns]

【讨论】：