不匹配的 columnspecs，因此使用 pd.read_fwf 和使用 colspecs 读取值错误

如何解决不匹配的 columnspecs，因此使用 pd.read_fwf 和使用 colspecs 读取值错误

我正在使用 pd.read_fwf 读取文本文件，如下所示：

import pandas as pd

specs_test =[(19,20),(20,21),(21,23),(23,26)]
names_test = ["Record_Type","Resident_Status","State_Occurrence_FIPS","County_Occurrence_FIPS"]

test_l = pd.read_fwf('test.txt',header=None,names = names_test,colspecs= specs_test)

和test.txt如下：

                  11SC059
                  11SC051
                  11SC019
                  11SC033
                  11SC007
                  11SC041
                  22SC079
                  11SC043
                  11SC045
                  22SC079 

读取文件test_l后如下：

    Record_Type Resident_Status State_Occurrence_FIPS   County_Occurrence_FIPS
0   1   S   C0  59
1   1   S   C0  51
2   1   S   C0  19
3   1   S   C0  33
4   1   S   C0  7
5   1   S   C0  41
6   2   S   C0  79
7   1   S   C0  43
8   1   S   C0  45
9   2   S   C0  79

但是，根据我的 colspec，它应该具有以下内容（我刚刚按预期添加了第一行）：

1   1  SC  059

我在这里错过了什么？非常感谢您的帮助！

解决方法

我在将您的数据粘贴到测试文件并修复元组时得到了这个。

specs_test =[(18,19),(19,20),(20,22),(22,25)]
names_test = ["Record_Type","Resident_Status","State_Occurrence_FIPS","County_Occurrence_FIPS"]
pd.read_fwf('test.txt',header=None,names = names_test,colspecs= specs_test )

它删除了第 4 列的前导零，因此您可能需要使用 kwargs 来发送数据类型或在导入后修复该列

   Record_Type  Resident_Status State_Occurrence_FIPS  County_Occurrence_FIPS
0            1                1                    SC                      59
1            1                1                    SC                      51
2            1                1                    SC                      19
3            1                1                    SC                      33
4            1                1                    SC                       7
5            1                1                    SC                      41
6            2                2                    SC                      79
7            1                1                    SC                      43
8            1                1                    SC                      45
9            2                2                    SC                      79

,

首先，您被索引关闭。试试：

specs_test =[(18,25)]

此外，对于数值，前导零将被忽略。要保留它们，您可以通过添加以下内容转换为字符串：

converters = {h:str for h in names_test}

最终代码可以是：

import pandas as pd

specs_test =[(18,25)] ## Here you where off by an index.

names_test = ["Record_Type","County_Occurrence_FIPS"]

test_l = pd.read_fwf('test.txt',colspecs= specs_test,converters = {h:str for h in names_test}) ## If you want to keep the leading 
                                                           ## zeros you can convert to string.

结果：

Record_Type Resident_Status State_Occurrence_FIPS   County_Occurrence_FIPS
0   1   1   SC  059
1   1   1   SC  051
2   1   1   SC  019
3   1   1   SC  033
4   1   1   SC  007
5   1   1   SC  041
6   2   2   SC  079
7   1   1   SC  043
8   1   1   SC  045
9   2   2   SC  079