Python 读取缺少数据的表

是否可以使用基于列的标签读取缺少数据的表？我有下表：

                      Band                             Band                %  of
  Band   Peak         for                          %   for  Area           Total
   No.   Pos.   Delta Sep.  Separ.  Height  FWHM Gauss Area Ratio   Area   Area 
    4   214.01   4.67   3     2.70    5737  1.69   90    3   0.67   10836  30.76
    2   212.04   2.70   1     2.70    1391  2.10   90    1   0.67    3254   9.24
    3   211.31   1.97   0             8580  1.70   90    0          16255  46.14
    1   209.34   0.00   0             2193  2.00   90    0           4882  13.86

我想以专栏的方式阅读。我相信熊猫能做到。我会跳过前两行——但是如何让

pandas

以基于列的方式读取剩余的数据呢

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任何其他解析此类表（缺少数据）的解决方案也可以。

哦，我成功地使用了：

asciitable.read("1.txt", Reader=asciitable.FixedWidthNoHeader,
                col_starts=( 8, 16, 22, 28, 36, 44, 49, 55, 60, 67, 74),
                col_ends  =(14, 21, 25, 34, 42, 48, 53, 58, 65, 73, 80))

丢弃前三行

编辑：

作为注释--同样可以通过

熊猫

实现：

pandas.read_fwf("1.txt", widths=[6, 8, 7, 5, 8, 8, 6, 6, 5, 6, 8, 7], skiprows=3)

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哦，我设法做到了：

asciitable.read("1.txt", Reader=asciitable.FixedWidthNoHeader,
                col_starts=( 8, 16, 22, 28, 36, 44, 49, 55, 60, 67, 74),
                col_ends  =(14, 21, 25, 34, 42, 48, 53, 58, 65, 73, 80))

丢弃前三行

编辑：

作为注释--同样可以通过

熊猫

实现：

pandas.read_fwf("1.txt", widths=[6, 8, 7, 5, 8, 8, 6, 6, 5, 6, 8, 7], skiprows=3)

那么：

import pandas as pd
pd.read_table('example.txt', skiprows=3, sep=r'\s*' )

如果中间只有空间，我认为它不能工作，但很难说出没有样本数据。

< P> >：

import pandas as pd
pd.read_table('example.txt', skiprows=3, sep=r'\s*' )

---

如果中间只有空格，我认为它不能工作，但没有样本数据是很难说的。

我将在传输中被捕获，但是你可以在最近版本的大熊猫中使用<代码> Read FfWF <代码>。请回答：<代码>熊猫。Read fff（“1。txt”，宽度＝[ 6, 8, 7，5, 8, 8，6, 6, 5，6, 8, 7 ]，SkiPRWS＝3）。有效。我即将被困在运输途中，但你可以在熊猫的最新版本中使用

read_-fwf

。请回答：

pandas.read_-fwf（“1.txt”，widths=[6,8,7,5,8,8,6,6,5,6,8,7]，skiprows=3）

有效。你有样本数据——我在问题中引用了代表性数据。我试过你的例子，它不起作用：它不能考虑某些值丢失。我想我想知道在空白处是否有任何非空格字符-比如标签。但是我想如果有

read\u table（）

就可以解析它了。你有样本数据——我引用了问题中的代表性数据。我试过你的例子，它不起作用：它不能考虑某些值丢失。我想我想知道在空白处是否有任何非空格字符-比如标签。但我想如果有

read_table（）

就可以解析它了。

pandas

版本工作得很好，

widths

参数是可选的，因此跳过它可以让

pandas

自行计算。太棒了

pandas

版本运行完美，

widths

参数是可选的，因此跳过该参数会使

pandas

自行计算。令人惊叹的