如何将文本导入DataFrame列，跳过colspec（PYTHON）

Question

我有一个文本的形式：

adadaff afdfsfs   fdsfsfsd   32421  2 4321 12 
adadaff afdfsfs   fdsfsfsd   32421    4321 12
adadaff afdfsfs   fdsfsfsd   32421    4321 12
adadaff afdfsfs   fdsfsfsd   32421    4321 12
adadaff afdfsfs   fdsfsfsd   32421    4321 12
adadaff afdfsfs   fdsfsfsd   32421  2 4321 12

我想把它放在数据帧的col1中，比如：

                      col1                           
0 adadaff afdfsfs   fdsfsfsd   32421  2 4321 12       
1 adadaff afdfsfs   fdsfsfsd   32421    4321 12         
2 adadaff afdfsfs   fdsfsfsd   32421    4321 12
3 adadaff afdfsfs   fdsfsfsd   32421    4321 12
4 adadaff afdfsfs   fdsfsfsd   32421    4321 12
5 adadaff afdfsfs   fdsfsfsd   32421  2 4321 12    

我正在使用：pd.read\u-fwd（“text.txt”，header=None），但是没有工作，因为它返回了一个有7列的数据帧

我怎么能把所有的文字都放在一列呢

Answer 1

用这个

temp = StringIO("""  
adadaff afdfsfs   fdsfsfsd   32421  2 4321 12 
adadaff afdfsfs   fdsfsfsd   32421    4321 12
adadaff afdfsfs   fdsfsfsd   32421    4321 12
adadaff afdfsfs   fdsfsfsd   32421    4321 12
adadaff afdfsfs   fdsfsfsd   32421    4321 12
adadaff afdfsfs   fdsfsfsd   32421  2 4321 12
""")


df = pd.read_csv(temp, sep='|', names=['col1'])

输出

                                             col1
0  adadaff afdfsfs   fdsfsfsd   32421  2 4321 12 
1   adadaff afdfsfs   fdsfsfsd   32421    4321 12
2   adadaff afdfsfs   fdsfsfsd   32421    4321 12
3   adadaff afdfsfs   fdsfsfsd   32421    4321 12
4   adadaff afdfsfs   fdsfsfsd   32421    4321 12
5   adadaff afdfsfs   fdsfsfsd   32421  2 4321 12

Answer 2

您可以使用colspecs参数来实现这一点

colspecs采用成对（元组）列表，给出每行的固定宽度字段的范围作为半开间隔（即，[从，到[）。 在这个例子中，我把间隔取为100（任何更高的数字）

colspecs = [(0,100)] 
df = pd.read_fwf("text.txt",colspecs=colspecs,names = ['Col1'])

输出：

                                            Col1
0  adadaff afdfsfs   fdsfsfsd   32421  2 4321 12
1  adadaff afdfsfs   fdsfsfsd   32421    4321 12
2  adadaff afdfsfs   fdsfsfsd   32421    4321 12
3  adadaff afdfsfs   fdsfsfsd   32421    4321 12
4  adadaff afdfsfs   fdsfsfsd   32421    4321 12
5  adadaff afdfsfs   fdsfsfsd   32421  2 4321 12