python pandas：尝试读取txt文件，但显示为NaN

Question

我有一个txt文件，我想和熊猫一起阅读，

我写道：

#!/usr/bin/python

import pandas as pd
import numpy as np
TC=pd.read_csv('D885_Ch10_ZC.csv',error_bad_lines=False,encoding='gbk')
df=pd.DataFrame(TC,columns=['t[s]','digits[]','Ch10_zc[V]'])
print(df)

我发现数据被NaN取代了，我不知道为什么。

怎么了？

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thx @jezrael的答案。 在删除顶部所有无用的信息后，此方法将起作用。 无论如何，不​​编辑原始文件就可以这样做吗？

Answer 1

我认为您需要sep参数，因为默认值为sep=',' 。

如果tab ：

names=['t[s]','digits[]','Ch10_zc[V]']
df=pd.read_csv('D885_Ch10_ZC.csv', 
               sep='\t', 
               error_bad_lines=False,
               encoding='gbk', 
               names=names,
               skiprows=1 )

如果空格：

names=['t[s]','digits[]','Ch10_zc[V]']
df=pd.read_csv('D885_Ch10_ZC.csv', 
               sep='\s+',
               encoding='gbk', 
               error_bad_lines=False,
               names=names,
               skiprows=1)

---

names=['t[s]','digits[]','Ch10_zc[V]']
df=pd.read_csv('D885_Ch10_ZC.csv', 
               delim_whitespace=True,
               encoding='gbk',
               error_bad_lines=False,
               names=names,
               skiprows=1)

并且如果2个或更多的空格：

names=['t[s]','digits[]','Ch10_zc[V]']
df=pd.read_csv('D885_Ch10_ZC.csv', 
               sep=r'\s{2,}', 
               engine='python', 
               encoding='gbk', 
               names=names,
               skiprows=1 )

编辑：

需要将增加的行数更改为10 ：

names=['t[s]','digits[]','Ch10_zc[V]']
df=pd.read_csv(StringIO(temp), 
               delim_whitespace=True,
               encoding='gbk', 
               names=names,
               skiprows=10)