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Python Pandas - 读取包含多个表的csv文件

如何解决《PythonPandas-读取包含多个表的csv文件》经验,为你挑选了1个好方法。

我有一个.csv包含多个表的文件.

使用熊猫,这将是拿到两个数据帧的最佳策略inventory,并HPBladeSystemRack从这个文件?

输入.csv看起来像这样:

Inventory       
System Name            IP Address    System Status
dg-enc05                             Normal
dg-enc05_vc_domain                   Unknown
dg-enc05-oa1           172.20.0.213  Normal

HP BladeSystem Rack         
System Name               Rack Name   Enclosure Name
dg-enc05                  BU40  
dg-enc05-oa1              BU40        dg-enc05
dg-enc05-oa2              BU40        dg-enc05

到目前为止,我提出的最好的方法是将此.csv文件转换为Excel工作簿(xlxs),将表拆分为表并使用:

inventory = read_excel('path_to_file.csv', 'sheet1', skiprow=1)
HPBladeSystemRack = read_excel('path_to_file.csv', 'sheet2', skiprow=2)

然而:

这种方法需要xlrd模块.

必须实时分析这些日志文件,以便找到一种分析它们来自日志的方法.

真实的日志有比这两个更多的表.

DSM.. 11

如果您事先知道表名,那么这样的事情:

df = pd.read_csv("jahmyst2.csv", header=None, names=range(3))
table_names = ["Inventory", "HP BladeSystem Rack", "Network Interface"]
groups = df[0].isin(table_names).cumsum()
tables = {g.iloc[0,0]: g.iloc[1:] for k,g in df.groupby(groups)}

应该生成一个字典,其中键作为表名和值作为子表.

>>> list(tables)
['HP BladeSystem Rack', 'Inventory']
>>> for k,v in tables.items():
...     print("table:", k)
...     print(v)
...     print()
...     
table: HP BladeSystem Rack
              0          1               2
6   System Name  Rack Name  Enclosure Name
7      dg-enc05       BU40             NaN
8  dg-enc05-oa1       BU40        dg-enc05
9  dg-enc05-oa2       BU40        dg-enc05

table: Inventory
                    0             1              2
1         System Name    IP Address  System Status
2            dg-enc05           NaN         Normal
3  dg-enc05_vc_domain           NaN        Unknown
4        dg-enc05-oa1  172.20.0.213         Normal

一旦你有了,你可以将列名设置为第一行等.



1> DSM..:

如果您事先知道表名,那么这样的事情:

df = pd.read_csv("jahmyst2.csv", header=None, names=range(3))
table_names = ["Inventory", "HP BladeSystem Rack", "Network Interface"]
groups = df[0].isin(table_names).cumsum()
tables = {g.iloc[0,0]: g.iloc[1:] for k,g in df.groupby(groups)}

应该生成一个字典,其中键作为表名和值作为子表.

>>> list(tables)
['HP BladeSystem Rack', 'Inventory']
>>> for k,v in tables.items():
...     print("table:", k)
...     print(v)
...     print()
...     
table: HP BladeSystem Rack
              0          1               2
6   System Name  Rack Name  Enclosure Name
7      dg-enc05       BU40             NaN
8  dg-enc05-oa1       BU40        dg-enc05
9  dg-enc05-oa2       BU40        dg-enc05

table: Inventory
                    0             1              2
1         System Name    IP Address  System Status
2            dg-enc05           NaN         Normal
3  dg-enc05_vc_domain           NaN        Unknown
4        dg-enc05-oa1  172.20.0.213         Normal

一旦你有了,你可以将列名设置为第一行等.

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