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python - 如何使用 Pandas 导入凌乱的 .txt 并删除时间戳？

问题描述

我正在尝试导入包含大量交易数据的 txt 文件。通常我可以在 Excel 中打开文件，然后另存为 CSV，但文件太大，所以我一直在使用 Python 3：

df = pd.read_csv("file_name", sep = "\s+", dtype = str)

这提供了一个有点可用的数据框，但现在我在日期和时间戳方面遇到了一些问题。

在txt文件中，这些保存为：

2016-12-11 00:00:00.000 "XXXX"  "XXXX"  "XXXXX" "X"

X 是其他数据。当我将此数据导入 Python 时，我将日期作为索引，日期列中的时间戳后跟其他变量：

                VAR1.           VAR2.   VAR3.   VAR4.   VAR5. 
2016-12-11      00:00:00.000    XXXX    XXXX    XXXXX   X

导入数据时，我尝试使用以下内容创建新索引：

df = pd.read_csv("file_name", sep = "\s+", dtype = str, index_col = False)

但这最终将 VAR5 推离数据帧并将时间戳分配给 VAR2。

       VAR1.           VAR2.       VAR3.     VAR4.   VAR5. 
1   2016-12-11      00:00:00.000    XXXX    XXXX    XXXXX

对于将 txt 文件中的数据导入 python、删除时间戳、然后将 datetime 应用于第一列的任何帮助，我将不胜感激。

txt 文件在变量之间有一些大的空格，每个字符串都用“”封装，例如：

2016-12-11 00:00:00.000 "XXXX"  "XXX"   "XXXX"  "X"

谢谢！

标签： pythonpandasdatetimedataframeread.csv

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