pandas.read_fwf

pandas.read_fwf(filepath_or_buffer: Union[str, pathlib.Path, IO[~AnyStr]], colspecs='infer', widths=None, infer_nrows=100, **kwds) [source]

Чтение таблицы с фиксированной шириной столбцов в DataFrame.

Также поддерживает итерацию или чтение файла частями.

Дополнительную информацию можно найти в документации по средствам ввода/вывода.

Параметры:

filepath_or_buffer : str, path object or file-like object Любой допустимый путь к файлу — допустимо использовать URL. Допустимые схемы URL включают http, ftp, s3 и file. Для URL-адресов файлов ожидается хост. Местный файл может быть: file://localhost/path/to/table.csv. Если вы хотите передать объект пути, pandas принимает любой os.PathLike. Под объектом-подобным файлу подразумеваются объекты с методом read(), таким как обработчик файла (например, с помощью встроенной функции open ) или StringIO. colspecs : list of tuple (int, int) or ‘infer’. optional Список кортежей, задающих границы столбцов с фиксированной шириной каждой строки как полуоткрытые интервалы (т.е. [от, до[). Строковое значение ‘infer’ можно использовать, чтобы указать 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 столбцов, который может быть использован 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.

Возвращает:

DataFrame или TextParser Файл с разделителем запятых (csv) возвращается как двумерная структура данных с маркированными осями.

См. также

to_csv

Запись DataFrame в файл с разделителем запятых (csv).

read_csv

Чтение файла с разделителем запятых (csv) в DataFrame.

Примеры

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