如何读取data.txt文本文件，对数据进行排序，然后使用Python将其转换为数据帧？

Question

我有一个包含数据的文本文件（.txt），它显示如下：-

Yield: 99.7598
Timestamp: 2021/February/13-01:55:04
Angle: 0.00309331
ErrorCode 10: 6
ErrorCode 12: 2 

现在我想使用python将其转换为数据帧，如下所示：-

FileName | Yield | TimeStamp | Angle | ErrorCode 10 | ErrorCode 12

xxxxx     99.75 2021/Feb      0.003      6                2

我试图通过以下方式编写此代码：-

import os
import pandas as pd

def sortbycode():
    sam_file = open('210107343_summary.txt', 'r')
    sams = []
    for line in sam_file:
        sams.append([i for i in line.strip("\n").split(":")])
    sams.sort(key=lambda x:x[0])
    for sam in sams:
        print("{0:5}|{1:13}".format(*sam))
sortbycode()

这是我目前得到的输出：-

输出：

Angle| 0.00309331  
ErrorCode 10| 6           
ErrorCode 12| 2           
Timestamp| 2021/February/13-01
Yield| 99.7598 

这是不好的，因为我的计划是构建它并将其转换为数据帧。我被困在这一点转换成数据帧。这个输出还有一点，它也缺少文件名

你能帮我纠正这个错误，或者告诉我正确的方向吗

Answer 1

好的，你说每个文件有一条记录，但是有很多文件。让我们假设您有一个东西提供文件名，因此list(filenames())是一个包含相关文件名的列表

您应该首先构建一个函数，该函数根据文件名构建字典：

fieldnames = ['Yield', 'Timestamp', 'Angle', 'ErrorCode 10', 'ErrorCode 12',
              'ErrorCode 13', 'ErrorCode 20']

def getrecord(filename):
    with open(filename) as fd:
        d = {'FileName': filename}
        for line in fd:
            k, v = [i.strip() for i in line.split(':', 1)]
            if k in fieldnames:
                d[k] = v
        return d

现在，您可以使用以下工具构建数据帧：

df = pd.DataFrame([getrecord(filename) for filename in filenames()],
                  columns = ['FileName'] + fieldnames)