pandas.read_fwf

pandas.read_fwf(filepath_or_buffer, colspecs='infer', widths=None, infer_nrows=100, **kwds) [source]

Чтение таблицы с фиксированной шириной полей в DataFrame.

Также поддерживает необязательную итерацию или разбивку файла на части.

Дополнительную помощь можно найти в документации по инструментам ввода-вывода.

Параметры:

filepath_or_buffer : str, path object, or file-like object Любой допустимый путь к строке является приемлемым. Строка может быть URL-адресом. Допустимые схемы URL включают http, ftp, s3 и file. Для URL-адресов файлов ожидается хост. Локальный файл может быть: file://localhost/path/to/table.csv. Если вы хотите передать объект пути, pandas принимает либо pathlib.Path или py._path.local.LocalPath. Под объектом «подобным файлу» мы подразумеваем объекты с методом read(), например, обработчик файла (например, с помощью встроенной функции open) или StringIO. colspecs : list of tuple (int, int) or ‘infer’. optional Список кортежей, задающих границы полей фиксированной ширины каждой строки в виде полуоткрытых интервалов (т.е. [от, до[). Строковое значение ‘infer’ может быть использовано для инструкции парсеру попробовать определить спецификации столбцов из первых 100 строк данных, которые не пропускаются с помощью skiprows (по умолчанию=’infer’). widths : list of int, optional Список ширины полей, который можно использовать вместо ‘colspecs’, если интервалы являются непрерывными. infer_nrows : int, default 100 Количество строк для рассмотрения при определении парсером colspecs. Новое в версии 0.24.0. **kwds : optional Необязательные ключевые аргументы могут быть переданы в TextFileReader.

Возвращаемое значение:

DataFrame или TextParser Файл с разделителями (csv) возвращается как двумерная структура данных с именованными осями.

См. также

to_csv

Запись DataFrame в файл с разделителями (csv).

read_csv

Чтение файла с разделителями (csv) в DataFrame.

Примеры

>>> pd.read_fwf('data.csv')  # doctest: +SKIP