此案例主要通过在read_csv()函数中设置delim_whitespace参数值为True,实现从空格分隔数据的文本文件中读取数据,并据此创建DataFrame。当在Jupyter Notebook中运行此案例代码之后,将从myspace.txt文本文件中读取以空格分隔的数据,并据此创建DataFrame,效果分别如图034-1和图034-2所示。
图034-1
图034-2
主要代码如下。
import pandas as pd #导入pandas库,并使用pd重命名pandas #读取以空格分隔数据的文本文件(myspace.txt),并据此创建DataFrame pd.read_csv('myspace.txt',delim_whitespace=True) #pd.read_csv ('myspace.txt',sep= r'\s+')
在上面这段代码中,pd.read_csv('myspace.txt',delim_whitespace=True)表示读取以空格分隔数据的文本文件(myspace.txt),并据此创建DataFrame。参数delim_whitespace=True表示读取的文件是以空格分隔数据的文本文件,默认情况下该参数值为False;也可以通过设置sep参数值为r'\s+'读取以空格分隔数据的文本文件,即pd.read_csv('myspace.txt',sep=r'\s+')也表示读取以空格分隔数据的文本文件(myspace.txt)的数据。
此案例的主要源文件是MyCode\H183\H183.ipynb。