Блог

Я хочу использовать pandas для перемещения данных по текстовому файлу, чтобы пользователю было легко анализировать данные. Пока я могу импортировать несколько текстовых файлов и добавлять данные во фрейм данных вместе с добавлением заголовков. Что я хочу сделать, так это переместить данные в правильный столбец, но проблема в том, что все данные находятся в одном столбце.

Вот мои данные:

 test2218
math-science-physics
00:00:00:00
00:00:30:00
03-21 04:00:00
28
test2228
math
00:00:00:00
00:00:30:00
03-21 04:00:00
26
test2317
reading-comprehension
00:00:00:00
00:00:30:00
03-21 20:02:00
  

Я хочу, чтобы мой вывод выглядел так:

 Test ID     Test Info               Duration_A  Duration_B  Next Use        Participants    
test2218    math-science-physics    00:00:00:00 00:00:30:00 03-21 14:00:00  28
test2228    math                    00:00:00:00 00:00:30:00 03-21 14:00:00  26
test2317    reading-comprehension   00:00:00:00 00:00:30:00 04-11 13:30:00  2
  

Я искал везде и не могу найти четкого ответа. Может кто-нибудь помочь?

Вот мой код до сих пор:

 import os, glob, pandas as pd
d_frame = []
c_names = ['Test ID', 'Test Info', 'Duration_A', 'Duration_B', 'Next 
           Use', 'Participants']
files_list = glob.glob(os.path.join('C:\test', '*.txt'))

for file in files_list:
    if os.stat(file).st_size != 0:
    df = pd.read_csv(file, delimiter='t',header=None, names = c_names)
  

Любая информация об этом была бы весьма признательна. Заранее спасибо!

Предполагая, что ваши данные являются pandas.DataFrame объектом, и эти 6 фрагментов информации всегда присутствуют в этом определенном порядке, вы можете попробовать:

 df = pd.DataFrame({0: ['test2218', 'math-science-physics', '00:00:00:00', '00:00:30:00', '03-21 04:00:00', '28', 'test2228', 'math', '00:00:00:00', '00:00:30:00', '03-21 04:00:00', '26', 'test2317', 'reading-comprehension', '00:00:00:00', '00:00:30:00', '03-21 20:02:00']})

columns = ['Test ID', 'Test Info', 'Duration_A', 'Duration_B', 'Next Use', 'Participants']

df_new = pd.DataFrame(df.groupby(df.index // len(columns))[0].apply(list).values.tolist(), columns=columns)
print(df_new)

    Test ID              Test Info   Duration_A   Duration_B        Next Use    Participants
0  test2218   math-science-physics  00:00:00:00  00:00:30:00  03-21 04:00:00             28 
1  test2228                   math  00:00:00:00  00:00:30:00  03-21 04:00:00             26 
2  test2317  reading-comprehension  00:00:00:00  00:00:30:00  03-21 20:02:00           None
  

Или в качестве альтернативы

 df_new = pd.DataFrame(df.values.reshape(-1, len(columns)), columns=columns)
  

Вот простой способ сделать это с numpy.reshape :

 import numpy as np
import pandas as pd

pd.DataFrame(np.reshape(df.values, (len(df) // 6, 6)),
             columns=['Test ID', 'Test Info', 'Duration_A', 'Duration_B', 'Next Use', 'Participants'])


    Test ID              Test Info   Duration_A   Duration_B        Next Use    Participants
0  test2218   math-science-physics  00:00:00:00  00:00:30:00  03-21 04:00:00             28 
1  test2228                   math  00:00:00:00  00:00:30:00  03-21 04:00:00             26 
2  test2317  reading-comprehension  00:00:00:00  00:00:30:00  03-21 20:02:00              2
  

 import pandas as pd

x= pd.Series(['test2218',
'math-science-physics',
'00:00:00:00',
'00:00:30:00',
'03-21 04:00:00',
'28',
'test2228',
'math',
'00:00:00:00',
'00:00:30:00',
'03-21 04:00:00',
'26',
'test2317',
'reading-comprehension',
'00:00:00:00',
'00:00:30:00',
'03-21 20:02:00',
'55'])
  

Перебирайте, чтобы найти необходимые индексы

 indices = []
for i in range(6):
    indices.append(list(range(i, len(x), 6)))
  

создайте список столбцов и пустой фрейм данных, затем выполните цикл для подмножества индексов и присвоите фрейму данных.

 columns=['Test ID', 'Test Info', 'Duration_A', 'Duration_B', 'Next Use', 'Participants']
df = pd.DataFrame({})
for col, ixs in zip(columns, indices):
    df[col] = x[ixs].reset_index(drop=True)