Pandas 如何使用Pandas读取用空格分隔的文件

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas读取使用空格分隔的文件。使用Pandas读取和操作类似于表格的数据非常方便。如果你需要使用类似于Excel表格的方式来操作数据，那么Pandas就是你的最佳选择。但Pandas默认使用逗号分隔的文本文件（CSV）作为输入源，如果你的文件使用空格分隔，那么你需要使用不同的参数来读取文件。

阅读更多：Pandas 教程

使用Pandas读取空格分隔的文件非常简单。你可以使用Pandas的read_csv方法，并将sep参数设置为’ ‘（空格）。下面是一个例子：

在这个例子中，我们使用了一个名为‘data.txt’的文件，它使用空格分隔。读取操作将返回一个Pandas数据帧（DataFrame）对象。可以像使用Excel一样使用这些数据。

你可以在GitHub上找到一个示例文件（data.txt）。该文件中包含有关一个企业的销售数据，每行使用空格分隔。

请注意，我们还可以使用其他的分隔符，例如制表符（\t），一个或多个空格和其他字符。

如果你的文件中包含不定数目的空格分隔符（例如，每个字段之间有一个或多个空格），那么你可以使用read_table方法，并将delim_whitespace参数设置为True。这种方法会自动检测分隔符并读取数据。下面是一个例子：

在这个例子中，我们使用了一个名为‘data.txt’的文件，它包含不定数目的空格分隔符。读取操作将返回一个Pandas数据帧对象。

请注意，你也可以使用regex参数来指定一个正则表达式模式来检测你的分隔符，如果你的文件中使用其他类型的分隔符，例如制表符、冒号或分号。

如果你的空格分隔的文件具有标题（即每个列的名称在第一行中给出），那么你需要将header参数设置为0或None。默认情况下，Pandas会假定你的第一行不是标题。下面是一个例子：

在这个例子中，我们使用了一个名为‘data_with_headers.txt’的文件，它是一个有标题的空格分隔文件。读取操作将返回一个Pandas数据帧对象。

如果你需要跳过文件的前几行，请使用skiprows参数。下面是一个例子：

在这个例子中，我们使用了一个名为‘data_with_headers_and_skipped_rows.txt’的文件，它是一个有标题的空格分隔文件，并跳过了文件的前两行。读取操作将返回一个Pandas数据帧对象。

使用Pandas读取空格分隔文件可以通过设置分隔符参数和基本的Pandas读取方法完成。你可以使用read_csv或read_table方法来读取空格分隔文件。如果你的文件包含不定数目的空格分隔符，那么你可以使用delim_whitespace参数来自动检测分隔符。如果你的文件包含有标题，那么你需要设置header参数为0或None，并将其作为第一行。如果你需要跳过文件的前几行，那么你可以使用skiprows参数。Pandas是一种非常方便的数据处理工具，它能够快速地处理包含多种分隔符的文本文件。