python - 如何将一行读入 Pandas——已被返回字符打破

Question

我正在尝试阅读人口普查 building permits text file有几行如下所示。 有时，描述字段太长会导致行中出现换行符——这会搞砸 pandas。

533 45220 Tallahassee, FL                        1613     810     
999 13980 Blacksburg-Christiansburg-Radford,
  VA                                              543     455
108 11100 Amarillo, TX                            740     718 

下面的代码会将文件读入 pandas——但是很多行都被移动了。你如何解析这样的文件文本文件？非常感谢。

testdf = pd.read_table('./csv/bldg_permits/metro/tb3u2016.txt', header='infer', 
                       encoding="ISO-8859-1",skiprows=9, 
                       delimiter = '\s+', skipinitialspace=True,
                       error_bad_lines=False)

Answer 1

作为 read_csv() 的一部分，Pandas 将无法像那样将行拼凑在一起。
我建议做第一遍来清理数据(分隔符也是一个问题)，然后第二遍加载到 Pandas 中。

首先，从 URL 中获取数据(我使用的是 requests，但任何 URL 解析器都可以):

import pandas as pd
import re
import requests
url = "https://www.census.gov/construction/bps/txt/tb3v2016.txt"
r = requests.get(url)

现在遍历行，将每一行写入lines。

lines = []
begin_data = 10
backup_by = 1
for i, l in enumerate(r.text.split("\n")[begin_data:]):
    line = (pd.Series(l).str.replace("(,|,\\*) ", "\\1_")
                        .str.replace("([A-z\\.]) ([A-z])", "\\1_\\2", n=-1))
    if line.str.match("\d")[0]: # normal line
        lines.append(line[0])
    elif len(lines) > 0: # not a normal line, add to previous line
        lines[i-backup_by] = lines[i-backup_by].strip() + line[0].strip()
        backup_by += 1

fname = "census_data.txt"
f = open(fname, "w")
_ = [print(line, file=f) for line in lines]

上面 block 的注释:

• 由于我们要使用 \s+ 分隔符将此表读入 Pandas，因此当空格不是列分隔符的一部分时，请将空格替换为 _。我们正在特别寻找其中两种极端情况:
  • 例如。 亚历山大，洛杉矶 --> 亚历山大，_LA
  • 例如。 明尼阿波利斯 - 圣。保罗-布卢明顿 --> 明尼阿波利斯-圣保罗-布卢明顿
• 如果一行看起来很有趣(意味着它不是以数字 CSA 代码开头)，则假设它实际上是它之前一行的一部分，并将其添加到前一行。
• 我们需要跟踪代表我们要添加到的上一行的行 的索引。每次我们迭代一行原始数据并且不向 lines 添加新行时，我们的循环计数器 (i) 和lines 中的最后一个元素递增 1。因此我们使用计数器 (backup_by) 计算出要附加到的 lines 的正确索引。

现在将清理后的文本文件读入 Pandas:

colnames = ["CSA", "CBSA", "Name", "Total", "1 Unit", "2 Units", 
            "3 and 4 Units", "5 Units or more"]
df = pd.read_table(fname, header=None, names=colnames, encoding="ISO-8859-1", 
                   engine='python', delim_whitespace=True, skipfooter=3)

df.head()
   CSA   CBSA                          Name   Total  1 Unit  2 Units  \
0  999  10180                   Abilene,_TX   55593   55193      400   
1  184  10420                     Akron,_OH  226669  226169        0   
2  999  10500                    Albany,_GA   28679   23686        0   
3  440  10540                    Albany,_OR   98763   97926        0   
4  104  10580  Albany-Schenectady-Troy,*_NY  512058  361454    10605   

   3 and 4 Units  5 Units or more  
0              0                0  
1            500                0  
2            360             4633  
3              0              837  
4          26585           113414  

此时，如果需要，您可以返回并删除插入到 Name 字段中的空格的 _ 占位符。