pandas.read_fwf#
-
pandas.read_fwf(filepath_or_buffer, *, colspecs='infer', widths=None, infer_nrows=100, dtype_backend=
, iterator=False, chunksize=None, **kwds)[источник]# Прочитать таблицу строк фиксированной ширины в DataFrame.
Также поддерживает опциональную итерацию или разбиение файла на фрагменты.
Дополнительную помощь можно найти в онлайн-документация по инструментам ввода-вывода.
- Параметры:
- filepath_or_bufferstr, объект пути или файлоподобный объект
Строка, объект пути (реализующий
os.PathLike[str]), или файлоподобный объект, реализующий текстовыйread()функция. Строка может быть URL. Допустимые схемы URL включают http, ftp, s3 и file. Для URL файлов ожидается хост. Локальный файл может быть:file://localhost/path/to/table.csv.- colspecsсписок кортежей (int, int) или 'infer'. необязательный
Список кортежей, задающих границы полей фиксированной ширины каждой строки как полуоткрытые интервалы (т.е., [от, до[). Строковое значение 'infer' можно использовать, чтобы указать парсеру попытаться обнаружить спецификации столбцов из первых 100 строк данных, которые не пропускаются через skiprows (по умолчанию='infer').
- ширинысписок int, опционально
Список ширины полей, который можно использовать вместо 'colspecs', если интервалы являются смежными.
- infer_nrowsint, по умолчанию 100
Количество строк для рассмотрения при определении парсером colspecs.
- dtype_backend{'numpy_nullable', 'pyarrow'}, по умолчанию 'numpy_nullable'
Тип данных бэкенда, примененный к результирующему
DataFrame(все еще экспериментальная). Поведение следующее:"numpy_nullable": возвращает поддерживаемый нуллифицируемым типом данныхDataFrame(по умолчанию)."pyarrow": возвращает nullable на основе pyarrowArrowDtypeDataFrame.
Добавлено в версии 2.0.
- **kwdsнеобязательный
Необязательные ключевые аргументы могут быть переданы в
TextFileReader.
- Возвращает:
- DataFrame или TextFileReader
Файл значений, разделенных запятыми (csv), возвращается как двумерная структура данных с помеченными осями.
Смотрите также
DataFrame.to_csvЗапись DataFrame в файл значений, разделенных запятыми (csv).
read_csvЧтение файла значений, разделенных запятыми (csv), в DataFrame.
Примеры
>>> pd.read_fwf('data.csv')