python - Pandas:将 WinZipped csv 文件转换为 Data Frame

Question

我有几个 WinZipped csv 文件，想将它们作为 Pandas 数据框读取。问题是解压缩选项(“gzip”或“bz2”)似乎都不起作用。文件如下所示:

00000000011!00023011!89011!200812
00000000012!00023011!89011!200812
00000000013!00023011!89011!200812

所以看来我将不得不使用 Python 的 zipfile 模块解压缩文件，读入行并根据读入的内容创建一个数据框。我想这样做的方式是创建一个这样的字典列表:

[
    {"header1": 00000000011, "header2": 00023011, "header3": 89011, "header4": 200812}, 
    {"header1": 00000000012, "header2": 00023011, "header3": 89011, "header4": 200812},
    ...
]

然后将其转换为 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/dsintro.html#from-a-list-of-dicts 中的数据框.

但是，这似乎涉及大量手动操作线条 - 有没有更好的方法来做到这一点？

Answer 1

你只需要解压文件:

with zipfile.ZipFile('/path/to/file', 'r') as z:
    f = z.open('member.csv')
    table = pd.io.parsers.read_table(f, ...)

read_table 的filepath_or_buffer 参数接受任何类似文件的参数。