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如何在使用pd复制数据帧时处理自定义命名索引。读取剪贴板?

clipboard dataframe pandas python

cs95 abhishek58g · 技术社区 · 8 年前

考虑到其他问题的数据框架:

         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

似乎有一个索引 Constraint_ID . 当我试着用 pd.read_clipboard

      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。我怎样才能纠正这个问题?

2 回复 | 直到 8 年前

user2285236 8 年前

read_clipboard

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 参数还可用于告诉pandas第一列是索引,以防无法仅从分隔符推断结构:

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

JohnE 8 年前

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

然后做一些快速编辑。对于多索引,只需将索引上移一行,类似这样(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 通常在这样的表格中效果很好,正确处理列名中的空格(通常)。当然,您也可以将此基本方法用于 read_csv .

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