Python 如何从带有注释的 txt 文件创建Pandas 数据框

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如果您的txt文件像您刚才显示的那样具有其内容，您可以使用Pandas作为CSV文件来读取它们.

pandas.read_csv函数有多个功能将在这里帮助您:

• 它输出一个数据帧，这是您最终想要的格式
• 具有comment个输入参数，您可以使用该参数定义要忽略的行
• 您可以使用=号作为分隔符，这将使您能够将数据拆分到需要的部分

现在，让我们try 使用read_csv函数读取您的一个文件:

import pandas as pd
df = pd.read_csv(file, comment='#', sep='=', header=None)
df
                    nom  Tondeuse                                                                                                                                                                                                                                               
0               hauteur       0.5                                                                                                                                                                                                                                               
1                 masse      20.0                                                                                                                                                                                                                                               
2                  prix     110.0                                                                                                                                                                                                                                               
3  impulsion specifique      80.0

我们还没有完全做到这一点.我们希望删除不提供任何信息的索引列，并希望转置数据帧(行和列)以便能够将所有数据帧连接在一起.那，我们做吧!

import pandas as pd
df = pd.read_csv(file, comment='#', sep='=', header=None, index_col=0).T
df

0       nom hauteur masse    prix impulsion specifique                                                                                                                                                                                                                          
1  Tondeuse     0.5  20.0  110.00                   80

看起来好多了！放入index_col=0会使最左边的列成为索引列，而最后的.T将调换您的数据帧.现在我们只需要将其放入一个循环中，并从中生成一个完整的脚本！

import pandas as pd
import glob
import os

files = glob.glob(os.path.join(path, '*.csv'))

all_dfs = []
for file in files:
    current_df = pd.read_csv(file, comment='#', sep='=', header=None, index_col=0).T
    all_dfs.append(current_df)

total_df = pd.concat(all_dfs)
total_df

0           nom hauteur    masse      prix impulsion specifique                                                                                                                                                                                                                 
1  La Puissance    12.0  15000.0  39000.00                  295                                                                                                                                                                                                                 
1    Civic VTEC     2.0   3000.0   2968.00                  205                                                                                                                                                                                                                 
1  VelociRAPTOR     4.0   2000.0   6000.00                  250                                                                                                                                                                                                                 
1      Tondeuse     0.5     20.0    110.00                   80

请注意，您仍然有最后一列的索引号，我没有清除它，因为我不确定您想要在那里做什么.

此外，重要的是，您需要意识到，如果您的文件中的列名略有不同(例如，impulsion specifique和impulsion spécifique)，这将带来错误.您将需要为这些创建错误处理过程.或者可能强制执行某个模式，但这超出了这个问题的范围.

我希望这能帮到你!