使用Python从具有独特头打印技术的文件中解析头字符串（.inp扩展名）

Question

我希望使用Python来解析文件中的数据帧（对于那些可能使用过它的SWMM模型input/inp文件的人）。文件头以一种非常独特的方式打印，这使得完全解析它变得非常困难。我试图从文件中读取的数据帧的示例是：

;;                                                 Param    
;;Node           Parameter        Time Series      Type     
;;-------------- ---------------- ---------------- -------- 
80408            FLOW             80408            FLOW     
81009            FLOW             81009            FLOW     
82309            FLOW             82309            FLOW     

标题没有用制表符或任何固定数量的空格分隔。另外，对于某些页眉，当它们的长度太大时，它们会占用两条垂直线，而其他标头只使用一条直线。宽度也不是固定的，有不止一个这样的数据帧，它们的宽度都不同。在

我所能做的就是抓住最下面的那条线作为头球。在

^{pr2}$

Answer 1

由于您的数据不适合read_fwf中的插值，所以您可以自己扫描和解析头。一旦计算出列名和列宽，就可以将列名和列宽传递给read_fwf，文件指针在第一行打开。页眉和数据之间的虚线分隔符是列宽的一个很好的指示器，所以我用它来计算列宽。在

import pandas as pd
import re

# write a test file...
open('test.txt', 'w').write("""\
;;                                                 Param    
;;Node           Parameter        Time Series      Type     
;;                               
80408            FLOW             80408            FLOW     
81009            FLOW             81009            FLOW     
82309            FLOW             82309            FLOW     """)


def make_dataframe(filename):
    with open('test.txt') as fp:
        # grab header
        headers = []
        for line in fp:
            if not line.startswith(';;-'):
                # header line, swap '  ' for ';;' to maintain len
                headers.append('  ' + line[2:-1])
            else:
                break
        else:
            print("ERROR: Header separator not found")
            return None

        # end of header, convert '  ' separators to field lengths
        field_lens = [len(m)+1 for m in re.findall(r"\-+", ' ' + line[2:-1])]

        # flatten multiline column names
        start = 0
        pd_header = []
        for f_len in field_lens:
            pd_header.append(' '.join(field.strip()
                for field in (h[start:start+f_len] for h in headers)
                if field.strip()))
            start += f_len

        # read fix length columns
        df = pd.read_fwf(fp, header=None, names=pd_header, widths=field_lens,
            index_col=False)
        return df

df = make_dataframe('test.txt')
print(df)