pandas.read_fwf

pandas.read_fwf(filepath_or_buffer, *, colspecs='infer', widths=None, infer_nrows=100, dtype_backend=_NoDefault.no_default, iterator=False, chunksize=None, **kwds)

将固定宽度格式化行的表格读入 DataFrame。

还支持可选地迭代或将文件分解为块。

更多帮助请参考 online docs for IO Tools 。

Parameters:

filepath_or_buffer字符串、路径对象或文件类对象

实现 os.PathLike[str] 的字符串、路径对象或实现文本 read() 函数的文件类对象。字符串可以是 URL。有效的 URL 方案包括 http、ftp、s3 和 file。对于文件 URL，需要主机。本地文件可以是： file://localhost/path/to/table.csv。

colspecs(int, int) 或 ‘infer’ 的元组列表；可选

一个元组列表，表示每行固定宽度字段的范围，作为半开区间（即 [from, to[ ）。字符串值 ‘infer’ 可以用来指示解析器尝试从不被 skiprows 跳过的第一 100 行数据中检测列规范（默认值为 ‘infer’）。

widthsint 列表；可选

如果间隔是连续的，可以使用字段宽度列表代替 ‘colspecs’。

infer_nrowsint，默认值 100

在让解析器确定 colspecs 时要考虑的行数。

dtype_backend{‘numpy_nullable’, ‘pyarrow’}, 默认 ‘numpy_nullable’

应用于结果 DataFrame 的后端数据类型（仍处于实验阶段）。行为如下：

• "numpy_nullable"：返回支持可空 dtype 的 DataFrame （默认）。

• "pyarrow"：返回 pyarrow 支持的可空 ArrowDtype DataFrame。

在 2.0 版本加入.

**kwdsoptional

可以选择性地将关键字参数传递给 TextFileReader。

Returns:

DataFrame 或 TextFileReader

逗号分隔值 (csv) 文件被返回为带有标签轴的二维数据结构。

参见

DataFrame.to_csv

将 DataFrame 写入逗号分隔值 (csv) 文件。

read_csv

将逗号分隔值 (csv) 文件读取到 DataFrame 中。

Examples

>>> pd.read_fwf('data.csv')