Python pandas.read_fwf用法及代碼示例

用法:
pandas.read_fwf(filepath_or_buffer, colspecs='infer', widths=None, infer_nrows=100, **kwds)

將 fixed-width 格式化行的表讀入 DataFrame。

還支持可選地將文件迭代或分解成塊。

更多幫助可以在 IO Tools 的在線文檔中找到。

參數：

filepath_or_buffer：str、路徑對象或 file-like 對象

字符串、路徑對象(實現 os.PathLike[str] )或 file-like 對象實現文本 read() 函數。字符串可以是 URL。有效的 URL 方案包括 http、ftp、s3 和文件。對於文件 URL，需要一個主機。本地文件可以是：file://localhost/path/to/table.csv。

colspecs：元組列表 (int, int) 或 ‘infer’。可選的

一個元組列表，將每行的fixed-width 字段的範圍作為半開區間(即 [from, to[ )。字符串值 ‘infer’ 可用於指示解析器嘗試從未通過 skiprows 跳過的數據的前 100 行中檢測列規範(默認值='infer')。

widths：int 列表，可選

如果間隔是連續的，則可以使用字段寬度列表代替‘colspecs’。

infer_nrows：整數，默認 100

讓解析器確定 colspecs 時要考慮的行數。

**kwds：可選的

可選的關鍵字參數可以傳遞給 TextFileReader 。

DataFrame 或 TextFileReader: 逗號分隔值 (csv) 文件作為帶有標簽軸的二維數據結構返回。

例子：

>>> pd.read_fwf('data.csv')

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自pandas.pydata.org大神的英文原創作品 pandas.read_fwf。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

用法:

參數：

返回：

例子：