python - Python中的数据格式化和操作

我想将数据从文本文件格式化为特定格式。我的数据文件包含超过120000行，但是我在这里发布了截断的数据。数据文件具有用于不同频率（此处为3行中的3个频率）的R，L，G，C数据。该文件只有2列，第一列是“ Freq”，第二列是RLGC数据之一。现在，我想将数据处理为另一种格式（例如，目标.txt）。这是数据的link。我想将其转换为目标文件，例如this。

这是我的代码：

import pandas as pd

#create DataFrame from csv with columns f and v
df = pd.read_csv('data_in.txt', sep="\s+", names=['freq','v'])
#df = df.astype(float).convert_objects()

#boolean mask for identify columns of new df
m = df['v'].str.endswith('R', 'L', 'G', 'C')
#new column by replace NaNs by forward filling
df['g'] = df['v'].where(m).ffill()
#get original ordering for new columns
cols = df['g'].unique()
#remove rows with same values in v and g columns
df = df[df['v'] != df['g']]
#reshape by pivoting with change ordering of columns by reindex
df = df.pivot('freq', 'g', 'v').rename_axis(None, axis=1).reindex(columns=cols).reset_index()

df.columns = [x.replace('R','R1:1').replace('L','L1:1').replace('G','G1:1').replace('C','C1:1') for x in df.columns]
df.to_csv('target.txt', index=False, sep='\t')

但是它给出了以下错误：

TypeError: wrapper3() takes from 2 to 3 positional arguments but 5 were given

谁能帮助我将其格式化为目标文件。

现在，我需要目标文件以外的其他格式。我需要格式化为“ target_2.txt”。这是还需要的另一种异常类型的格式。您可以看到，R1：1，L1：1，G1：1和C1：1数据中的每个数据现在看起来都像是一个数组块（尽管不是数组）。如果仔细观察，对于freq，它应命名为FORMAT Freq，然后是tab，然后是:，再是tab，然后是R1:1。如果看到，它将类似于-FORMAT Freq+tab+:+tab+R1:1。然后是new line，然后是2 tabs，然后是L1:1。然后再次是new line，然后是2 tabs，然后是G1:1。最后，对于C1:1也是一样。在该空白行之后，然后跟随第一行数据，第二行数据并继续。数据值将根据标题行。

该第二个目标文件怎么做？

我正在使用Spyder 3.2.6，其中嵌入了python 3.6.4 64位。

最佳答案

您不能以这种方式使用str.endswith。对于您似乎要寻找的东西，我想说str.contains是一个更好的解决方案，您可以在其中寻找R或L或...，例如：

m = df['v'].str.contains('R|L|G|C')

然后输入您的代码，直到pivot。我在pivot行中由于由nan行引起的错误，因此您可能需要dropna并且可以同时rename列：

df = (df.dropna().pivot('freq', 'g', 'v').rename_axis(None, axis=1)
        .reindex(columns=cols).reset_index()
        .rename(columns={col:'{}1:1'.format(col) for col in cols}))

df看起来像：

       freq      R1:1      L1:1      G1:1      C1:1
0  0.00E+00  2.66E+00  3.00E-07  2.76E-16  1.58E-10
1  1.00E+06  2.89E+00  3.10E-07  1.72E-05  1.46E-10
2  2.00E+06  2.98E+00  3.13E-07  3.43E-05  1.45E-10
3  3.00E+06  3.07E+00  3.15E-07  5.15E-05  1.44E-10

关于python - Python中的数据格式化和操作，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/51848977/