python - 单独的csv列，而一行单元格具有不同数量的元素

Question

我有一个如下所示的 csv 文件：

我想把它转换成这样的东西：

问题是每列的第一行有 4 个元素，而其余行有 7 个元素。我想让它们保持一致。我也想保持原来的列分离。

有人对如何实现这一目标有任何想法吗？

标签： pythonpandascsv

Answer 1

假设你df是这样的：

                          0                         1                         2
0    read pass 1000K times.    read pass 2000K times.    read pass 3000K times.
1  MAX BER WL layer 0 == 11  MAX BER WL layer 0 == 18  MAX BER WL layer 0 == 18
2   MAX BER WL layer 1 == 5  MAX BER WL layer 1 == 15  MAX BER WL layer 0 == 15

您可以.str.split(expand=True)在每一列和concat()结果上使用：

out = pd.concat([df[column].str.split(expand=True) for column in df.columns], axis=1)

	0	1	2	3	4	5	6	0	1	2	...	4	5	6	0	1	2	3	4	5	6
0	读	经过	1000K	次。	没有任何	没有任何	没有任何	读	经过	2000K	...	没有任何	没有任何	没有任何	读	经过	3000K	次。	没有任何	没有任何	没有任何
1	最大限度	误码率	WL	层	0	==	11	最大限度	误码率	WL	...	0	==	18	最大限度	误码率	WL	层	0	==	18
2	最大限度	误码率	WL	层	1	==	5	最大限度	误码率	WL	...	1	==	15	最大限度	误码率	WL	层	0	==	15

---

参考样本df：

csv = '''
read pass 1000K times.,read pass 2000K times.,read pass 3000K times.
MAX BER WL layer 0 == 11,MAX BER WL layer 0 == 18,MAX BER WL layer 0 == 18
MAX BER WL layer 1 == 5,MAX BER WL layer 1 == 15,MAX BER WL layer 0 == 15
'''
df = pd.read_csv(StringIO(csv), header=None)