pandas.read_fwf #

熊猫。read_fwf ( filepath_or_buffer , * , colspecs = 'infer' , widths = None , infer_nrows = 100 , dtype_backend = _NoDefault.no_default , iterator = False , chunksize = None , ** kwds ) [来源] #

将固定宽度格式行的表读入 DataFrame。

还支持选择性地迭代或将文件分成块。

其他帮助可以在IO Tools 的在线文档中找到。

参数：

filepath_or_buffer str，路径对象或类文件对象

字符串、路径对象（实现os.PathLike[str]）或实现文本read()函数的类文件对象。字符串可以是 URL。有效的 URL 方案包括 http、ftp、s3 和 file。对于文件 URL，需要一个主机。本地文件可以是： file://localhost/path/to/table.csv.

colspecs元组列表 (int, int) 或 'infer'。选修的

元组列表，以半开间隔形式给出每行固定宽度字段的范围（即 [from, to[ ）。字符串值“infer”可用于指示解析器尝试从未通过跳行跳过的前 100 行数据中检测列规范（默认=“infer”）。

宽度int 列表，可选

如果间隔是连续的，则可以使用字段宽度列表来代替“colspecs”。

infer_nrows int，默认100

让解析器确定colspecs时要考虑的行数 。

dtype_backend {'numpy_nullable', 'pyarrow'}, 默认 'numpy_nullable'

应用于结果的后端数据类型DataFrame （仍处于试验阶段）。行为如下：

• "numpy_nullable"：返回 nullable-dtype-backed DataFrame （默认）。

• "pyarrow"：返回 pyarrow 支持的可为空的ArrowDtype DataFrame。

2.0版本中的新增内容。

**kwds可选

可选的关键字参数可以传递给TextFileReader.

返回：

DataFrame 或 TextFileReader

逗号分隔值 (csv) 文件作为带有标记轴的二维数据结构返回。

也可以看看

DataFrame.to_csv

将 DataFrame 写入逗号分隔值 (csv) 文件。

read_csv

将逗号分隔值 (csv) 文件读入 DataFrame。

例子

>>> pd.read_fwf('data.csv')