如何将以下文本转换为Pandas数据帧？

Question

以下数据存储在我使用readlines（）读取的文件中。在

6月1日

早餐-20

午餐-40

零食-10

车票-130

自动-60

6月3日

汽车票-206

自动-71

租金-3385

电力-1085

晚餐-120

我试了很多方法，但都没有得到确切的结果。所需的输出为：

         Breakfast  Lunch  Snacks  Bus Ticket  Auto  Rent  Electricity  Dinner
1st June    20       40      10        130      60    0         0         0
3rd June     0        0       0        206      71   3385      1085      120

数据中的日期应该是Dataframe的索引，后面是项目作为列名，成本是列的值。在

Answer 1

使用：

import pandas as pd

temp=u"""1st June

Breakfast - 20

Lunch - 40

Snacks - 10

Bus Ticket - 130

Auto - 60

3rd June

Bus Ticket - 206

Auto - 71

Rent - 3385

Electricity - 1085

Dinner - 120"""

如果没有csv的头，首先由^{}创建names，参数为names：

^{pr2}$

然后创建3个新列—首先通过前向填充^{}创建的NaN来重复日期，然后^{}值并通过^{}删除不必要的行：

mask = df['data'].str.contains('-')
df['a'] = df['data'].mask(mask).ffill()
df[['b', 'c']] =  df['data'].where(mask).str.split(' - ', expand=True)
df = df.dropna(subset=['b'])

{a5}和{a5}最后一次使用{a5}和{a5}顺序的{a5}和最后一次使用^ a5}的值：

^{4}$

Answer 2

所以，如果是我，我会把所有的东西放进一个dict中，然后从这个dict构建一个dataframe。你的数据行中是否有与某种类型的值相似的部分？您的索引值（ordinalnumber Month）与列值（columname - data）有什么不同吗？在

将这些索引值作为键放入dict，然后将列值作为元组或dict的列表放入dict，如下所示：
my_pandas_dict = { "ordNum Month" : { "columname" : data, "columname" : data, "columname" : data, ... }, ... }

然后看看pandas documentation来找出如何从dict生成数据帧

（注意：我可能用一种不合适的方式组织了那个dict中的数据。查看文档并找出如何正确组织文档）