python：将csv文件中的行格式文件转换为导入pandas数据框答案

【问题标题】：python: convert rows formatted file in csv files to import in pandas dataframepython：将csv文件中的行格式文件转换为导入pandas数据框
【发布时间】：2018-02-27 20:45:57
【问题描述】：

我有很多这样格式化的txt文件：

oranges
apples
ananas
bananas

23
45
65
67

45
46
54
34

45
67
54
34

....... 不同文件的行数可以改变...

如何获取以这种方式格式化的逗号分隔文件？：

oranges apples ananas bananas
23 45 65 67
45 46 54 34
45 67 54 34

............

所以我可以在 pandas 数据框中使用数据？

到目前为止我的代码尝试：

import pandas as pd
url = "http://www.ererreer.com/eeeee.csv"
a = pd.read_csv(url)

【问题讨论】：

你尝试了什么？你遇到什么问题了吗？尝试谷歌搜索如何在 Python 中读取文件，逐行处理数据。如何修改和处理列表和字符串。这些都是您在尝试实现此目标之前应首先学习的基本知识。

标签： python pandas

【解决方案1】：

使用支持空拆分的较新的regex 模块：

import regex as re
rx = re.compile(r'(?V1)^$', re.M)

csv_like = "\n".join(
       [part.strip().replace('\n', ',') 
        for part in rx.split(data) if part])
print(csv_like)

这产生

oranges,apples,ananas,bananas
23,45,65,67
45,46,54,34
45,67,54,34

然后可以通过管道传输到pandas 数据帧中。

【讨论】：