Python 熊猫：如何pd.read_csv并将7位整数拆分为4乘3的整数？

我是python和pandas的新手，但我希望尽我最大的努力学习，所以我在这里，如果我犯了任何错误，请原谅我

我需要帮助。我的目标是在25414长列表中绘制包含多个绘图数据的csv数据。为了做到这一点，我需要确定哪个绘图编号以及哪些数据（绘图数据）从csv文件进入绘图编号（即标题）。之后，我将使用Matplotlib和Numpy绘制共享同一轴的所有图形，如图所示

1.我有一个传感器生成的csv文件，格式如下：-

• 原始数据=8790203
  • 8790=绘图编号（数据帧标题）
  • 203=绘图数据（绘图数据）

csv中的数据跨度高达25414长。

目标清单成果：

[Plot Number]    [Plot Data]
8790             203
8790             205
8790             210
8791             060
8791             065
8791             090

我使用熊猫的原因是因为它很快。我已经尝试过用这段代码对数据进行切片，但要花很长时间才能完成（由于错误或切片效率低下，我不确定）

谢谢。

使用列宽并将其传递给param

widths

，设置

header=None

并传递所需列名的列表：

In [234]:
df = pd.read_fwf(r'c:\data\trace_ff_ID(360).trc', widths=[4,3], header=None, names=['Plot Number', 'Plot Data'])
df.head()

Out[234]:
   Plot Number  Plot Data
0         8790        203
1         8790        204
2         8790        205
3         8790        206
4         8790        207

对于高度优化的效率使用，请使用算术 要拆分数字和数据，请执行以下操作：

In [10]: df=pd.read_csv('trace_ff_ID(360).csv',header=None)

In [11]: df2=pd.DataFrame({'Plot Number':df[0]//1000,'Plot Data':df[0]%1000})

---

整个过程需要100毫秒。

您好，谢谢。我看到read_fwf和thot fwf只是另一种类型的文件扩展名。我想我会用的。谢谢很快就会试一下。

In [10]: df=pd.read_csv('trace_ff_ID(360).csv',header=None)

In [11]: df2=pd.DataFrame({'Plot Number':df[0]//1000,'Plot Data':df[0]%1000})