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TA贡献1853条经验 获得超18个赞
首先,您需要检查第一行是否是标题。例如,您可以检查第一行的任何条目是否以数字开头,因为这对于列标题来说不是典型的。事实上,在不知道您的数千个文件的情况下,正确的标头检测方法只是猜测 - 但这并不是您代码中的真正重点。
要使用标头检测,您应该使用普通循环而不是列表解析,以便您可以在每次迭代中: 1. 检查标头 2. 读取文件并将数据附加到数据帧:
df = pd.DataFrame()
for f in folder.glob("*.txt"):
with open(f) as fin:
chk_lst = next(fin).split()
is_h = not any(v[0].isdecimal() for v in chk_lst)
df = pd.concat([df, pd.read_csv(f, sep='\s+', header=(None, 0)[is_h])], axis=1)
# ISIN AVL_QTY 0 1
# 0 BAD 90000 TEST 543.775
# 1 AAB 8550000 HELLO 555.000
# 2 BAD 173688 STOCK 900.000
# 3 BAD 360000 CODE 785.000
# 4 BAD 90000 NaN NaN
# 5 BAD 810000 NaN NaN
# 6 BAD 900000 NaN NaN
# 7 BAD 900000 NaN NaN
编辑:
为了明智地连接行,您可以使用
df = pd.concat([df, pd.read_csv(f, sep='\s+', header=None, skiprows=(0, 1)[is_h])], axis=0, ignore_index=True)
# 0 1
# 0 BAD 90000
# 1 AAB 8550000
# 2 BAD 173688
# 3 BAD 360000
# 4 BAD 90000
# 5 BAD 810000
# 6 BAD 900000
# 7 BAD 900000
# 8 TEST 543
# 9 HELLO 555
# 10 STOCK 900
# 11 CODE 785
TA贡献1812条经验 获得超5个赞
有几种方法可以检查 csv 文件是否有标题
使用 csv 库
import csv
with open('example.csv', 'rb') as csvfile:
sniffer = csv.Sniffer()
has_header = sniffer.has_header(csvfile.read(2048))
csvfile.seek(0)
# ...
或者如果你知道你的数据,检查第一行是否有任何数字
is_header = not any(cell.isdigit() for cell in csv_table[0])
或使用熊猫本身,如果您知道标题可能会被称为什么
df = (pd.read_csv(filename, header=None, names=cols)
[lambda x: np.ones(len(x)).astype(bool)
if (x.iloc[0] != cols).all()
else np.concatenate([[False], np.ones(len(x)-1).astype(bool)])]
)
当然,如果你想先用命令行预处理文件,它可能会更快......
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