python - 将稀疏csv文件读入pandas

标签 python csv pandas

我有一个空格分隔的 CSV 文件,格式如下:

2012-11-01 1 2012-12-01 4 2013-02-01 6
2012-12-01 2 2013-01-01 nan
2012-11-01 3 2012-12-01 5 2013-01-01 5 2013-04-01 7

基本上是日期后跟一个值,但日期很少。有些值是 nan,或者也可能丢失。我希望能够将其读入 Pandas 并根据相应的日期排列值。

奔跑的 Pandas :

import pandas as pd
pd.read_csv('sparse.csv', sep=" ", parse_dates=True)

错误:

ValueError: Expecting 6 columns, got 8 in row 1

读取此文件并对齐日期/值的方法是什么?

(我可以做一些“预处理”吗?)

谢谢

最佳答案

CSV 应包含具有相同字段数的行。如果它只是日期数字对,而对之间没有关系,则它不是 CSV,而只是对文件。因此,它应该被解析为成对的文件:

input = open("sparse.csv").read().split() # split by newlines and spaces
i = iter(input)
for date in i:
    if date != "nan":
        value = i.next()
        # process pairs

关于python - 将稀疏csv文件读入pandas,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/13281305/

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