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python – Pandas如何用read_fwf读取0填充数字?

我正在使用read_fwf来做明显的事情,但是pandas会从我们使用的数字字符串代码删除左边填充的零,并将类型转换为int.对于我们必须使用的“xxxx.yyy”格式的各种代码也是如此,它将转换为float并切断前导零.

这对于代码长度相同的列来说不是问题,但是它们中的许多长度不同(即:001234和0001234),所以我们无法可靠地填充数据 – 一旦pandas将零解析掉它们’迷路了.

我知道read_fwf的dtype即将进行下一次重大更新,但我真的希望现在有办法阻止大熊猫破坏我的数据.有人知道吗?

示例文件(test.fwf):

0001234  000.1234
001234   123.4567
00001234 345.6789
0005678  678.1234
0005678  000.1200
0005678  012.2301
0005678  234.5678

testfwf.py:

import pandas as pd

df = pd.read_fwf('test.fwf', colspecs=[(0, 8),(9, 19)])
df.columns = ['code_a', 'code_b']
In[2]: from testfwf import df
In[3]: df
Out[3]: 
   code_a    code_b
0    1234  123.4567
1    1234  345.6789
2    5678  678.1234
3    5678    0.1200
4    5678   12.2301
5    5678  234.5678

解决方法:

首先,你丢失了一行数据.设置header = None以指定没有标头.其次,您可以使用转换器指定列应该是一个字符串并防止剥离前导0:

In [96]: pd.read_fwf('test.fwf', header=None, converters={0:str, 1:str})
Out[96]: 
          0         1
0   0001234  000.1234
1    001234  123.4567
2  00001234  345.6789
3   0005678  678.1234
4   0005678  000.1200
5   0005678  012.2301
6   0005678  234.5678

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