Python 数据框中显示的列不存在

我有一个名为cleaned_coords.txt的数据文件，我正在将其解压缩到一个数据帧中。 这就是清理后的_coords.txt的样子：

1 1 8.40871 3.96667 1.62792 -0.0242897 0.0217222 -0.0202916 
2 2 8.01328 4.85028 1.64181 0.00616535 -2.50788e-06 0.00506225 
3 1 7.38052 4.83557 0.908616 0.00891202 -0.00286839 -0.0224226 
4 1 4.80607 4.99439 8.90799 0.02527 0.0136878 0.00715371 
5 2 4.7497 4.77019 7.96784 -0.00495311 -0.0033607 0.00586672 
6 1 5.59201 5.07857 7.60231 0.00295874 -0.0148703 -0.0234462 
7 1 7.20491 1.66118 13.9242 -0.0267906 -0.0263551 -0.0270223 
8 2 8.00486 1.60311 14.4665 -0.00277453 0.00193951 0.00670056 
9 1 8.718 1.48953 13.8209 0.00832425 -0.0201998 -0.00663991 
10 1 1.28567 5.5535 11.6424 0.00428372 -0.00289222 -0.0182445 
11 2 1.56894 4.74096 11.1987 0.00614187 0.00526615 0.000498092 
12 1 2.40718 4.98336 10.7782 -0.0155901 -0.0217939 0.00378399 
13 1 15.325 7.97006 8.07627 0.010599 0.0244346 -0.0146411 

这只是数据列，一直到第22875行

这是我正在运行的python脚本：

import numpy as np
import pandas as pd

#data = pd.read_csv('thermo_.txt', sep=" ", header=None)
data = pd.read_csv('cleaned_coords.txt', sep=" ", header=None)
df = pd.DataFrame(data)

print(df)

这就是我看到的结果：

~/Desktop/Work/Simulations/water_tip3p $ python3 data_parser.py
         0  1        2         3         4         5         6         7   8
0        1  1  8.40871   3.96667  1.627920 -0.024290  0.021722 -0.020292 NaN
1        2  2  8.01328   4.85028  1.641810  0.006165 -0.000003  0.005062 NaN
2        3  1  7.38052   4.83557  0.908616  0.008912 -0.002868 -0.022423 NaN
3        4  1  4.80607   4.99439  8.907990  0.025270  0.013688  0.007154 NaN
4        5  2  4.74970   4.77019  7.967840 -0.004953 -0.003361  0.005867 NaN
...    ... ..      ...       ...       ...       ...       ...       ...  ..
22870  371  2  5.99702  15.28940  8.358520 -0.002494 -0.001633 -0.005420 NaN
22871  372  1  6.44791  14.62470  7.770960  0.009041  0.005236  0.000318 NaN
22872  373  1  1.75756   1.61822  3.808440  0.011774 -0.018397 -0.000799 NaN
22873  374  2  2.29898   1.02413  4.403190 -0.003222 -0.002237  0.003255 NaN
22874  375  1  1.82499  15.54560  4.115290 -0.001409  0.018354 -0.001956 NaN

[22875 rows x 9 columns]

我的问题是，为什么我看到列索引8中有NaN条目？为什么列索引为8？

您的分隔符是一个空格“”，每行末尾都有一个额外的空格。pandas将在最后一个空间上拆分，由于该空间后没有剩余内容，因此将创建一列包含所有NaN值的列

理想情况下，您应该修复文本文件的生成方式，并删除每行末尾的额外分隔符。如果工作量太大或不可能，一个简单的解决方案是读入所有内容并忽略最后一列：

df = pd.read_csv('cleaned_coords.txt', sep=' ', header=None).iloc[:, :-1]

如果您事先不确定是否存在问题，您可以阅读所有内容并删除完全无用的列：

*pd.read\u csv已返回数据帧。无需再次对其调用pd.DataFrame。

您的分隔符是一个空格“”，每行末尾都有一个额外的空格。pandas将在最后一个空间上拆分，由于该空间后没有剩余内容，因此将创建一列包含所有NaN值的列

理想情况下，您应该修复文本文件的生成方式，并删除每行末尾的额外分隔符。如果工作量太大或不可能，一个简单的解决方案是读入所有内容并忽略最后一列：

df = pd.read_csv('cleaned_coords.txt', sep=' ', header=None).iloc[:, :-1]

如果您事先不确定是否存在问题，您可以阅读所有内容并删除完全无用的列：

---

*pd.read\u csv已返回数据帧。无需再次调用pd.DataFrame。

为了简单起见，我会选择@ALollz answer，只要在读取csv后删除NaN列即可。但是，如果出于某种原因希望首先清理文本文件，可以执行以下操作：

with open("thermo_.txt", "r") as f:
    a = [i.rstrip() for i in f]  # removes extra ' ' spaces from right hand side
a = [i.split(' ') for i in a]    # splits list into list of lists by line

df = pd.DataFrame(a).set_index(0)

---

为了简单起见，我会选择@ALollz-answer，在阅读csv后去掉NaN-cols。但是，如果出于某种原因希望首先清理文本文件，可以执行以下操作：

with open("thermo_.txt", "r") as f:
    a = [i.rstrip() for i in f]  # removes extra ' ' spaces from right hand side
a = [i.split(' ') for i in a]    # splits list into list of lists by line

df = pd.DataFrame(a).set_index(0)

---

一种方法是在正则表达式中使用。这表示后跟任何字符的任何空格上的分隔符。因此，行尾的空格后面没有字符，因此不要分开，以免创建空列

df = pd.read_csv(stxt, sep="\s(?=.)", header=None)

MVCE：

输出：

     0  1         2        3          4         5         6         7
0    1  1   8.40871  3.96667   1.627920 -0.024290  0.021722 -0.020292
1    2  2   8.01328  4.85028   1.641810  0.006165 -0.000003  0.005062
2    3  1   7.38052  4.83557   0.908616  0.008912 -0.002868 -0.022423
3    4  1   4.80607  4.99439   8.907990  0.025270  0.013688  0.007154
4    5  2   4.74970  4.77019   7.967840 -0.004953 -0.003361  0.005867
5    6  1   5.59201  5.07857   7.602310  0.002959 -0.014870 -0.023446
6    7  1   7.20491  1.66118  13.924200 -0.026791 -0.026355 -0.027022
7    8  2   8.00486  1.60311  14.466500 -0.002775  0.001940  0.006701
8    9  1   8.71800  1.48953  13.820900  0.008324 -0.020200 -0.006640
9   10  1   1.28567  5.55350  11.642400  0.004284 -0.002892 -0.018245
10  11  2   1.56894  4.74096  11.198700  0.006142  0.005266  0.000498
11  12  1   2.40718  4.98336  10.778200 -0.015590 -0.021794  0.003784
12  13  1  15.32500  7.97006   8.076270  0.010599  0.024435 -0.014641

---

一种方法是在正则表达式中使用。这表示后跟任何字符的任何空格上的分隔符。因此，行尾的空格后面没有字符，因此不要分开，以免创建空列

df = pd.read_csv(stxt, sep="\s(?=.)", header=None)

MVCE：

输出：

     0  1         2        3          4         5         6         7
0    1  1   8.40871  3.96667   1.627920 -0.024290  0.021722 -0.020292
1    2  2   8.01328  4.85028   1.641810  0.006165 -0.000003  0.005062
2    3  1   7.38052  4.83557   0.908616  0.008912 -0.002868 -0.022423
3    4  1   4.80607  4.99439   8.907990  0.025270  0.013688  0.007154
4    5  2   4.74970  4.77019   7.967840 -0.004953 -0.003361  0.005867
5    6  1   5.59201  5.07857   7.602310  0.002959 -0.014870 -0.023446
6    7  1   7.20491  1.66118  13.924200 -0.026791 -0.026355 -0.027022
7    8  2   8.00486  1.60311  14.466500 -0.002775  0.001940  0.006701
8    9  1   8.71800  1.48953  13.820900  0.008324 -0.020200 -0.006640
9   10  1   1.28567  5.55350  11.642400  0.004284 -0.002892 -0.018245
10  11  2   1.56894  4.74096  11.198700  0.006142  0.005266  0.000498
11  12  1   2.40718  4.98336  10.778200 -0.015590 -0.021794  0.003784
12  13  1  15.32500  7.97006   8.076270  0.010599  0.024435 -0.014641

---

因此，为了确保在不干扰python脚本的情况下获得干净的pandas数据帧，我必须整理我的.txt文件，对吗？我相信这是因为在最后一列之后有一个空格，并且由于空格是分隔符，它被解释为下一条记录之前的一列。您可以在pd.read\u csv函数中使用usecols参数，仅读取0到7之间的列。签出文档：因此，为了确保在不干扰python脚本的情况下获得干净的数据帧，我必须整理我的.txt文件，对吗？我相信这是因为在最后一列之后有一个空格，并且由于空格是分隔符，它被解释为下一条记录之前的一列。您可以在pd.read\u csv函数中使用usecols参数，仅读取0到7之间的列。签出文档：