Python: сохранение ведущих нулей при открытии txt с пандами

У меня есть этот текстовый файл:

Tu 11:44:00 119 52913161 DETECTOR STATE 0001
Tu 11:44:00 119 52913161 DETECTOR STATE 1100
Tu 11:44:02 119 52913161 DETECTOR STATE 0000
Tu 11:44:02 119 52913161 DETECTOR STATE 1110
Tu 11:44:04 119 52913161 DETECTOR STATE 0000
Tu 11:44:04 119 52913161 DETECTOR STATE 0011

Который я открываю в Python (Jupyter Notebook), используя этот код:

import pandas as pd
data= pd.read_csv('EXPORT20171205114501_1.txt', sep=" ", header=None)
data.columns = ["day", "time", "street", "sensor", "type", "state", "bits"]

Я получаю этот вывод:

    day time    street  sensor  type    state   bits
0   Tu  11:44:00    119 52913161    DETECTOR    STATE      1
1   Tu  11:44:00    119 52913161    DETECTOR    STATE   1100
2   Tu  11:44:02    119 52913161    DETECTOR    STATE      0
3   Tu  11:44:02    119 52913161    DETECTOR    STATE   1110
4   Tu  11:44:04    119 52913161    DETECTOR    STATE      0
5   Tu  11:44:04    119 52913161    DETECTOR    STATE     11

Как сохранить лидирующие нули?

Я пробовал следующие варианты:

 data = pd.read_csv('EXPORT20171205114501_1.txt', sep=" ", header=None, dtype={'column': object}) 


 data = pd.read_csv('EXPORT20171205114501_1.txt', sep=" ", header=None).astype(str)


 data = pd.read_csv('EXPORT20171205114501_1.txt', sep=" ", header=None, converters={'ColName': str})

Ни один из вышеперечисленных вариантов не работает. Я обновил панд до последней версии. Есть идеи?


python pandas text-files dataframe leading-zero
person Raul Parada    schedule 05.12.2017    source источник
comment
Можете ли вы просто исправить их после импорта?   -  person SuperStew    schedule 05.12.2017
comment
Как я могу сделать это автоматически @SuperStew?   -  person Raul Parada    schedule 05.12.2017

Ответы (1)


arrow_upward
5
arrow_downward

Используйте имена параметров для имен столбцов по списку, а затем можно определить столбец для синтаксического анализа до string с помощью параметра dtype с dictionary:

names = ["day", "time", "street", "sensor", "type", "state", "bits"]
df = pd.read_csv('EXPORT20171205114501_1.txt', sep="\s+", names=names, dtype={'bits':str})
print (df)
  day      time  street    sensor      type  state  bits
0  Tu  11:44:00     119  52913161  DETECTOR  STATE  0001
1  Tu  11:44:00     119  52913161  DETECTOR  STATE  1100
2  Tu  11:44:02     119  52913161  DETECTOR  STATE  0000
3  Tu  11:44:02     119  52913161  DETECTOR  STATE  1110
4  Tu  11:44:04     119  52913161  DETECTOR  STATE  0000
5  Tu  11:44:04     119  52913161  DETECTOR  STATE  0011

И если нужны все столбцы как строки:

names = ["day", "time", "street", "sensor", "type", "state", "bits"]
df = pd.read_csv('EXPORT20171205114501_1.txt', sep="\s+", names=names, dtype=str)
print (df)
  day      time  street    sensor      type  state  bits
0  Tu  11:44:00     119  52913161  DETECTOR  STATE  0001
1  Tu  11:44:00     119  52913161  DETECTOR  STATE  1100
2  Tu  11:44:02     119  52913161  DETECTOR  STATE  0000
3  Tu  11:44:02     119  52913161  DETECTOR  STATE  1110
4  Tu  11:44:04     119  52913161  DETECTOR  STATE  0000
5  Tu  11:44:04     119  52913161  DETECTOR  STATE  0011
person jezrael    schedule 05.12.2017