用逗号分隔的时间列读取文本文件？答案

【问题标题】：Reading in text file with time column which is separated by commas?用逗号分隔的时间列读取文本文件？
【发布时间】：2021-04-20 23:21:45
【问题描述】：

我有一个 txt 文件，其中的数据看起来像这样

A,B,C,Time
xyz,1,MN,14/11/20 17:20:08,296000000
tuv,0,ST,30/12/20 11:11:18,111111111

我使用此代码读取数据：

df = pd.read_csv('path/to/file',delimiter=',')

由于我的时间列它不能正常工作，因为Time 是用逗号分隔的。即使在我有多个具有这种时间格式的列的情况下，我该如何解决这个问题以及如何使它工作？

我想要一个如下所示的数据框：

 A B C Time
 xyz 1 MN 14/11/20 17:20:08,296000000
 tuv 0 ST 30/12/20 11:11:18,111111111

非常感谢！

【问题讨论】：

你想要的输出是什么？
您的输入格式不正确。更好的解决方法是在尝试读入之前消除输入的歧义。您可以更改生成此数据的任何内容以使用不同的分隔符（例如制表符或分号），或者在时间字段周围添加双引号以将其转换为有效的 CSV？
@tripleee：你是对的。我必须以另一种方式从我的 SQL 数据库中导出它。我会寻找解决方案。非常感谢您的提示！

【解决方案1】：

使用reset_index()方法、apply()方法和drop()方法：

df=df.reset_index()
df['Time']=df[['C','Time']].astype(str).apply(','.join,1)
df=df.drop(columns=['C'])
df.columns=['A','B','C','Time']

现在，如果您打印 df，您将获得所需的输出：

    A       B   C   Time
0   xyz     1   MN  14/11/20 17:20:08,296000000
1   tuv     0   ST  30/12/20 11:11:18,111111111

现在如果您想将其转换回 txt 文件，请使用：

df.to_csv('filename.txt',sep='|',index=False)

注意：您不能使用 ',' 和 ' ' 作为 sep 参数，因为当您尝试加载 txt/csv 文件时会产生同样的问题

【讨论】：