在python中解析数据集中的特定列

我有一个包含多个列的数据集，我只对分析其中六列的数据感兴趣。它是在一个txt文件中，我想加载该文件并拉出以下列（0、1、2、4、6、7）及其标题（时间、模式、事件、xcoord、ycoord、phi）。共有十列，以下是数据的示例：

1385940076332   3   M   subject_avatar  -30.000000  1.000000    -59.028107  180.000000  0.000000    0.000000
1385940076336   2   M   subject_avatar  -30.000000  1.000000    -59.028107  180.000000  0.000000    0.000000
1385940076339   3   M   subject_avatar  -30.000000  1.000000    -59.028107  180.000000  0.000000    0.000000
1385940076342   3   M   subject_avatar  -30.000000  1.000000    -59.028107  180.000000  0.000000    0.000000
1385940076346   3   M   subject_avatar  -30.000000  1.000000    -59.028107  180.000000  0.000000    0.000000
1385940076350   2   M   subject_avatar  -30.000000  1.000000    -59.028107  180.000000  0.000000    0.000000
1385940076353   3   M   subject_avatar  -30.000000  1.000000    -59.028107  180.000000  0.000000    0.000000
1385940076356   3   M   subject_avatar  -30.000000  1.000000    -59.028107  180.000000  0.000000    0.000000

当我使用下面的代码将数据解析为列时，它似乎只对数据进行计数——但我希望能够列出数据以供进一步分析。以下是我在@alko中使用的代码：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('filtered.txt', header=None, false_values=None, sep='\s+')[[0, 1, 2, 4, 6, 7]]
df.columns = ['time', 'mode', 'event', 'xcoord', 'ycoord', 'phi']
print df  

下面是该代码返回的内容：

class 'pandas.core.frame.DataFrame'
Int64Index: 115534 entries, 0 to 115533
Data columns (total 6 columns): 
time      115534  non-null values
mode      115534  non-null values
event     115534  non-null values
xcoord    115534  non-null values
ycoord    115534  non-null values
phi       115534  non-null values
dtypes: float64(3), int64(2), object(1)

因此，我们的目标是从10个原始列中抽出这6个列，对它们进行标记并列出它们。

您可以使用“解析器：

---

请注意，我更正了列索引，因为您在问题中提供的列索引似乎不正确。

您必须检查分隔符。然后

str.split（delimiter）

。分隔符是每列之间的一个空格。谢谢，这很有效！我如何将这段代码应用于我的整个数据集，而不仅仅是我复制和粘贴的数据集？@Julia您应该能够提供

'/Users/Lab/Desktop/vr.txt'

而不是

StringIO

对象。如果存在，请不要忘记处理标题，如果需要，请跳过行。我更新了link to point以阅读_csv文档，您可以在那里找到详细信息。谢谢，我认为这会起作用，除了我的数据集不统一之外，有不到10列的行散布在整个数据集中，理想情况下，我想区分这些行之前的数据和之后的数据。我将提出一个单独的问题来解决这个问题。谢谢你的帮助！我编辑了我的原始问题，问我如何才能查看数据，因为它被分成了6个不同的列。我曾尝试使用“print df.values”，但这并不能提供完整的数据。@Julia不客气！对于第二个问题，您的数据帧已加载，但太大而无法打印，这就是为什么只打印信息。例如咨询

import pandas as pd
from StringIO import StringIO
s = """1385940076332   3   M   subject_avatar  -30.000000  1.000000    -59.028107  180.000000  0.000000    0.000000
1385940076336   2   M   subject_avatar  -30.000000  1.000000    -59.028107  180.000000  0.000000    0.000000
1385940076339   3   M   subject_avatar  -30.000000  1.000000    -59.028107  180.000000  0.000000    0.000000
1385940076342   3   M   subject_avatar  -30.000000  1.000000    -59.028107  180.000000  0.000000    0.000000
1385940076346   3   M   subject_avatar  -30.000000  1.000000    -59.028107  180.000000  0.000000    0.000000
1385940076350   2   M   subject_avatar  -30.000000  1.000000    -59.028107  180.000000  0.000000    0.000000
1385940076353   3   M   subject_avatar  -30.000000  1.000000    -59.028107  180.000000  0.000000    0.000000
1385940076356   3   M   subject_avatar  -30.000000  1.000000    -59.028107  180.000000  0.# 000000    0.000000"""

df = pd.read_csv(StringIO(s),header=None, sep='\s+')[[0, 2, 3, 4, 6, 7]]
df.columns = ['time', 'mode', 'event', 'xcoord', 'ycoord', 'phi']
print df
#             time mode           event  xcoord     ycoord  phi
# 0  1385940076332    M  subject_avatar     -30 -59.028107  180
# 1  1385940076336    M  subject_avatar     -30 -59.028107  180
# 2  1385940076339    M  subject_avatar     -30 -59.028107  180
# 3  1385940076342    M  subject_avatar     -30 -59.028107  180
# 4  1385940076346    M  subject_avatar     -30 -59.028107  180
# 5  1385940076350    M  subject_avatar     -30 -59.028107  180
# 6  1385940076353    M  subject_avatar     -30 -59.028107  180
# 7  1385940076356    M  subject_avatar     -30 -59.028107  180