pandas.read_fwf#
- pandas.read_fwf(filepath_or_buffer, colspecs='infer', widths=None, infer_nrows=100, **kwds)[源代码]#
将固定宽度的格式化行表读入DataFrame。
还支持可选地迭代或将文件拆分成块。
有关其他帮助，请参阅 online docs for IO Tools 。
- 参数
- filepath_or_buffer字符串、路径对象或类似文件的对象
字符串、路径对象(实现
os.PathLike[str])或实现文本的类似文件的对象read()函数。字符串可以是URL。有效的URL方案包括http、ftp、s3和文件。对于文件URL，需要主机。本地文件可以是：file://localhost/path/to/table.csv。- colspecs元组列表(int，int)或‘INFER’。任选
给出每行固定宽度字段的范围作为半开区间的元组列表(即[从、到])。字符串值‘INFER’可用于指示解析器尝试从数据的前100行中检测未通过跳过的列规范(默认为‘INFER’)。
- widths整型列表，可选
如果间隔是连续的，则可以使用的字段宽度列表可以用来代替‘colspecs’。
- infer_nrows整型，默认为100
在让解析器确定 colspecs 。
- **kwds可选
可将可选的关键字参数传递给
TextFileReader。
- 退货
- DataFrame或TextFileReader
逗号分隔值(CSV)文件作为带有标签轴的二维数据结构返回。
参见
DataFrame.to_csv将DataFrame写入逗号分隔值(CSV)文件。
read_csv将逗号分隔值(CSV)文件读入DataFrame。
示例
>>> pd.read_fwf('data.csv')