Python 中的数据格式化和操作

Question

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，但我在这里发布了截断的数据。数据文件具有不同频率的 R、L、G、C 数据(此处为 3 行中的 3 个频率(。该文件只有 2 列，第一列是"Freq"，第二列是 RLGC 数据之一。现在我想将数据操作为另一种格式(假设目标.txt(。这是数据的链接。我想像这样将其转换为目标文件。

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')

但它给出了以下错误：

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

谁能帮我将其格式化为目标文件。

现在我需要目标文件以外的另一种格式。我需要格式化为">target_2.txt"。这是另一种不寻常的格式类型，也是需要的。您可以看到，每个 R1：1、L1：1、G1：1 和 C1：1 数据现在看起来都像一个数组块(尽管不是数组(。如果你仔细观察，对于freq，它应该命名为FORMAT Freq，然后是tab，然后是:，然后是tab，然后是R1:1。如果你看到，它会像 -FORMAT Freq+tab+:+tab+R1:1.然后是new line，然后是2 tabs，然后是L1:1。然后又是new line，然后是2 tabs，然后是G1:1。而且，最后C1:1也是如此.之后是一行空行，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。

如何执行第二个目标文件？

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

Answer 1

你不能这样使用str.endswith。对于您似乎在寻找的东西，我会说str.contains是您寻找 R 或 L 或......如：

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

然后你的代码直到pivot.我在pivot行收到错误，这是由带有nan的行引起的，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

Answer 2

您可以在一些初始清理后使用pivot执行此操作。

import pandas as pd
df = pd.read_table('data_in.txt', sep='s+', names=['freq','v'])
# Determine where `'freq'` occurs
mask = df.freq == 'freq'
# Create the column headers you want for each measurement
df.loc[mask, 'col_names'] = df.loc[mask, 'v']
df['col_names'] = df.col_names.ffill() + '1:1'
# Pivot to desired output
df = df.loc[~mask].pivot(index = 'freq', 
columns ='col_names', 
values = 'v').reset_index()
df.columns.name=None
df = df.astype('float')

输出：

freq          C1:1          G1:1          L1:1      R1:1
0        0.0  1.580132e-10  2.763283e-16  2.997629e-07  2.661409
1  1000000.0  1.459912e-10  1.716549e-05  3.096696e-07  2.892461
2  2000000.0  1.447848e-10  3.434434e-05  3.130131e-07  2.981991
3  3000000.0  1.440792e-10  5.152409e-05  3.151563e-07  3.066247

Answer 3

我会用这样的常规字符串操作来做到这一点：

#open file
filename='data_in.txt'
file = open(filename,'r')
fileData=file.read()
file.close() 
#remove carriage returns
fileData=fileData.replace("r","")

chunkNumber=0
data=[]
for chunk in fileData.split("nnn"):
chunkNumber+=1
chunkType=chunk.split("n")[0].split("t")[1]
firstData=["freq"]
thisData=["%s:%s"%(chunkType,chunkNumber)]
for line in chunk.split("n")[1:]:
entries=line.split("    ")
thisData.append(entries[1])
firstData.append(entries[0])
data.append(thisData)
data=[firstData]+data
string=""
for j in range(5):
for k in data:
string+=k[j]+"t"
string=string[:-1]+"n"
filename='output.txt'
file = open(filename,'w')
file.writelines(string)
file.close()