如何将由不规则、混合格式的数据和混合分隔符组成的 csv 文件加载到 dataframe 中？

Question

我尝试了很多其他线程推荐的方法，但未能使我的代码正常工作。

所以...我想将如下所示的 csv 文件加载到 dataframe 中。

year, 2021
month, march
date, 28
here, are, values
42.1, 28.7, 27.0, 9.54, 12.23, 22.25

由于该数据的不规则性、字母和数字混合格式以及逗号和空格混合分隔符，我很难处理这个 csv 文件（实际上这只是我的一个简明示例）。

我希望将此数据集左对齐放置在 dataframe 中，例如，

year  2021  NaN    NaN  NaN   NaN
month march NaN    NaN  NaN   NaN
date  28    NaN    NaN  NaN   NaN
here  are   values NaN  NaN   NaN
42.1  28.7  27.0   9.54 12.23 22.25

抱歉，我无法向您展示我到目前为止所做的事情，因为我有一堆来自我搜索的方法的代码版本。

Answer 1

如果所有values都指同year 、 month和date ，则需要有一个 DataFrame ，其中每一行都是值的观察value ，即

year = 2021
month = 'march'
date = 28
values = [42.1, 28.7, 27.0, 9.54, 12.23, 22.25]

df = pd.DataFrame({
    'year': np.repeat(year, len(values)),
    'month': np.repeat(month, len(values)),
    'date': np.repeat(date, len(values)),
    'value': values
})

屈服

   year  month  date  value
0  2021  march    28  42.10
1  2021  march    28  28.70
2  2021  march    28  27.00
3  2021  march    28   9.54
4  2021  march    28  12.23
5  2021  march    28  22.25

如果你想要它转置，你可以做

df = df.T

这给了

           0      1      2      3      4      5
year    2021   2021   2021   2021   2021   2021
month  march  march  march  march  march  march
date      28     28     28     28     28     28
value   42.1   28.7   27.0   9.54  12.23  22.25