У меня есть текстовый файл, содержащий такие данные, отформатированные в списке, где первый элемент - это строка, содержащая имена столбцов, разделенные символом ";", а следующие элементы - строки значений:
['Timestamp;T;Pressure [bar];Input line pressure [bar];Speed [rpm];Angular Position [degree];Wheel speed [rpm];Wheel angular position [degree];',
';1;5,281;5,303;219,727;10,283;216,363;45;',
';1;5,273;5,277;219,727;11,602;216,363;45;',
';1;5,288;5,293;205,078;12,832;216,363;45;',
';1;5,316;5,297;219,727;14,15;216,363;45;',
';1;5,314;5,307;219,727;15,469;216,363;45;',
';1;5,288;5,3;219,727;16,787;216,363;45;',
';1;5,318000000000001;5,31;219,727;18,105;216,363;45;',
';1;5,304;5,3;219,727;19,424;216,388;56,25;',
';1;5,291;5,29;219,947;20,742;216,388;56,25;',
';1;5,316;5,297;219,507;22,061;216,388;56,25;']
Как я могу преобразовать этот список текста в рамку данных pandas?
код:
df = [
'Timestamp;T;Pressure [bar];Input line pressure [bar];Speed [rpm];Angular Position [degree];Wheel speed [rpm];Wheel angular position [degree];',
';1;5,281;5,303;219,727;10,283;216,363;45;',
';1;5,273;5,277;219,727;11,602;216,363;45;',
';1;5,288;5,293;205,078;12,832;216,363;45;',
';1;5,316;5,297;219,727;14,15;216,363;45;',
';1;5,314;5,307;219,727;15,469;216,363;45;',
';1;5,288;5,3;219,727;16,787;216,363;45;',
';1;5,318000000000001;5,31;219,727;18,105;216,363;45;',
';1;5,304;5,3;219,727;19,424;216,388;56,25;',
';1;5,291;5,29;219,947;20,742;216,388;56,25;',
';1;5,316;5,297;219,507;22,061;216,388;56,25;']
mat = [n.split(';') for n in df]
print(mat)
newdf1 = pd.DataFrame(mat)
newdf1.columns = newdf1.iloc[0]
newdf1 = newdf1.reindex(newdf1.index.drop(0))
# newdf2 = pd.DataFrame.from_dict(df)
print(newdf1)
выход:
0 Timestamp T Pressure [bar] Input line pressure [bar] Speed [rpm] \
1 1 5,281 5,303 219,727
2 1 5,273 5,277 219,727
3 1 5,288 5,293 205,078
4 1 5,316 5,297 219,727
5 1 5,314 5,307 219,727
6 1 5,288 5,3 219,727
7 1 5,318000000000001 5,31 219,727
8 1 5,304 5,3 219,727
9 1 5,291 5,29 219,947
10 1 5,316 5,297 219,507
0 Angular Position [degree] Wheel speed [rpm] \
1 10,283 216,363
2 11,602 216,363
3 12,832 216,363
4 14,15 216,363
5 15,469 216,363
6 16,787 216,363
7 18,105 216,363
8 19,424 216,388
9 20,742 216,388
10 22,061 216,388
0 Wheel angular position [degree]
1 45
2 45
3 45
4 45
5 45
6 45
7 45
8 56,25
9 56,25
10 56,25
Используйте pd.read_csv
, который считывает данные из текстовых файлов и pd.compat.StringIO
, который создает поток из текста, например io.StingIO
:
pd.read_csv(pd.compat.StringIO("\n".join(lines)), sep=";")