Python 将CSV中的数据重塑为多列

如何将python中的上述csv数据更改为-

0   19   1   19   2   19  3   19

现在我需要帮助重塑我的数据集，如下所示-

0   19
1   19
2   19
3   19

我想以以下格式重新塑造我的数据集-

0   100   1   100   2   100  3   100  4   100  5   100     
6   200   7   200   8   200  9   200  0   200  1   200  
.....    

---

你真的不需要熊猫。您可以使用

np.loadtxt

和

重塑来完成此操作

0 100
1 100
2 100
3 100
4 100
5 100
..
6 200
7 200
8 200
9 200
0 200
1 200
...

请注意，如果您有一个不同的分隔符（例如逗号），那么可以通过如下方式传递
分隔符
参数来指定它：
np.loadtxt（buf，delimiter='，'）

现在，使用
savetxt
-

import io

# replace this with your filename 
buf = io.StringIO('''0   19   1   19   2   19  3   19''')   # buf = 'file.txt'

arr = np.loadtxt(buf).reshape(-1, 2)    
arr

array([[  0.,  19.],
       [  1.,  19.],
       [  2.,  19.],
       [  3.,  19.]])

稍后，使用
pandas
读取CSV时，请使用-

np.savetxt('file.csv', arr, delimiter=',')

你真的不需要熊猫。您可以使用
np.loadtxt
和
重塑来完成此操作

0 100
1 100
2 100
3 100
4 100
5 100
..
6 200
7 200
8 200
9 200
0 200
1 200
...

请注意，如果您有一个不同的分隔符（例如逗号），那么可以通过如下方式传递
分隔符
参数来指定它：
np.loadtxt（buf，delimiter='，'）

现在，使用
savetxt
-

import io

# replace this with your filename 
buf = io.StringIO('''0   19   1   19   2   19  3   19''')   # buf = 'file.txt'

arr = np.loadtxt(buf).reshape(-1, 2)    
arr

array([[  0.,  19.],
       [  1.,  19.],
       [  2.,  19.],
       [  3.,  19.]])

稍后，使用
pandas
读取CSV时，请使用-

np.savetxt('file.csv', arr, delimiter=',')

对于多行，如何应用此选项？0   19   1   19   2   19  3   19      4   19   5   19   6   19  7   19@Saf如果有其他查询，请编辑您的问题，或询问新问题。对于多行，如何应用此查询？0   19   1   19   2   19  3   19      4   19   5   19   6   19  7   19@Saf如果您有其他问题，请编辑您的问题，或提出新问题。