我有以下两个文本文件，它们包含由文本行分隔的数字块。我正在尝试将这些块读取到Pandas数据帧或Numpy数组中。以下是文件：
File1.txt:
Line one text
Line two text
Line three text
Temperature Readings: 1 5 abcd
17 7.7
18 1.9
19 14.6
11 7.1
4 2.4
Temperature Readings: 2 3 ddef
26 4.2
45 12.0
2 9.3
Air-Pressure was taken: 17.0 474.0
Top Total
11 317
14 34
File2.txt:
Line one text
Line two text
Line three text
Temperature Readings: 1 3 fnlksn
11 8.9
35 2.6
41 1.7
14 3.3
8 11.5
Temperature Readings: 2 7 vsfgfs
16 26.7
91 10.5
12 11.3
Temperature Readings: 3 4 tomt_2
11 11.2
78 2.8
56 1.5
Air-Pressure was taken: 17.0 474.0
Top Total
74 31
99 14
83 04
9 10
我正在寻找一种读取这两个文件的方法。问题是，在第一个文件中，只有2个温度读数块。第二个文件有不同数量的块——在这个例子中是3，但它可以是任何数字。
这就是造成我问题的原因：
- 我想读一下每个块标题下面的数字。我会的喜欢将这些数字读取到numpy数组或pandas数据帧中
- 我遇到的第二个问题是我不知道如何阅读数字sinec有一个前导空格-这使得它很难将它们分开
这是我想要的：
从File1.txt：t_1=
0 1
0 17 7.7
1 18 1.9
3 19 14.6
4 4 2.4
t_2=
0 1
0 26 4.2
1 45 12.0
2 2 9.3
从File2.txt：t_1=
0 1
0 11 8.9
1 35 2.6
2 41 1.7
3 14 3.3
4 8 11.5
t_2=
0 1
0 16 26.7
1 91 10.5
2 12 11.3
t_3=
0 1
0 11 11.2
1 78 2.8
2 56 1.5
在Python 2.7中有办法做到这一点吗？
EDIT：包括Air-Pressure及以下的行可以忽略。
不确定是否可以在panda中完成所有操作，但可以使用groupby和itertools.islice跳过并分组行：
from itertools import groupby,islice
import pandas as pd
with open("file2.txt") as f:
for k, v in groupby(islice(f, 3, None),key=lambda x: x.strip()[0:1].isdigit()):
val = list(v)
if k:
df = pd.DataFrame(map(str.split,val))
print(df)
print(""))
elif val[-1] == 'Top Totaln':
break
0 1
0 11 8.9
1 35 2.6
2 41 1.7
3 14 3.3
4 8 11.5
0 1
0 16 26.7
1 91 10.5
2 12 11.3
0 1
0 11 11.2
1 78 2.8
2 56 1.5
它们实际上都是不同的数据名，如何存储取决于您：
data_frames = []
with open("file2.txt") as f:
for k, v in groupby(islice(f, 3, None),key=lambda x: x.strip()[0:1].isdigit()):
val = list(v)
if k:
data_frames.append(pd.DataFrame(map(str.split,val)))
elif val[-1] == 'Top Totaln':
break
print(data_frames) # three dataframes in a list