Python 如何将astropy.table.table.table文件类型转换为pandas.core.frame.DataFrame文件类型

我有10个文件，都是astropy.table.table.table文件类型，都由相同的六列组成（mjd、filter、flux、flux_error、zp、zpsys），但长度不同。 首先，我想将每个文件转换为pandas.core.frame.DataFrame文件类型，以便将它们全部添加到一个列表中，并使用pd.concat函数将所有10个文件转换为1个big pandas.core.frame.DataFrame文件。 我试过这个：

import numpy as np
import pandas as pd
from astropy.table import Table

n=10
li=[]
for i in range(0,n):
    file = "training_data/%s.dat"%i # This way I can call each file automatically
    data = Table.read(file, format="ascii") 
    data = pd.read_table(file) # I convert the file to pandas compatible
    li.append(data) # I add the file into the empty list above
    # now I have my list ready so I compress it into 1 file
all_data = pd.concat(li)

这个方法的问题是由于某种原因，所有的列（6列）都被压缩成1列，这使得我无法完成剩下的工作

当我检查得到的所有_数据的形状时（879，1）。 看起来是这样的：

all_data.head()

    mjd filter flux flux_error zp zpsys
0   0.0 desg -4.386 4.679 27.5 ab
1   0.011000000005878974 desr -0.5441 2.751 27.5 ab
2   0.027000000001862645 desi 0.4547 4.627 27.5 ab
3   0.043000000005122274 desz -1.047 4.462 27.5 ab
4   13.043000000005122 desg -4.239 4.366 27.5 ab

那么，我如何创建这样的文件，但将列作为单独的列进行维护呢

以下是文件0中一些我的数据的示例：

    mjd     filter  flux   flux_error zp    zpsys
    float64     str4    float64 float64 float64 str2
    0.0       desg      -4.386  4.679   27.5    ab
    0.0110000 desr  -0.5441 2.751   27.5    ab
    0.0270000 desi  0.4547  4.627   27.5    ab
    0.0430000 desz  -1.047  4.462   27.5    ab
    13.043000 desg  -4.239  4.366   27.5    ab
    13.050000 desr  4.695   3.46    27.5    ab
    13.058000 desi  6.291   6.248   27.5    ab
    13.074000 desz  6.412   5.953   27.5    ab
    21.050000 desg  1.588   2.681   27.5    ab
    21.058000 desr  -0.6124 2.171   27.5    ab

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可能是

Table.read（）

无法猜测数据的格式/分隔符。我可以使用

Table.read（file，format='ascii'，data_start=2）

将包含的示例（文件0中的数据）读取到一个包含6列的表中，但我不确定是否正确捕获了空格

我怀疑文件0中的示例数据不是您正在阅读的数据，因为如果没有

data\u start=2

，该文件将显示第1行为“float64 str4 float64 str2”

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您可以做的一件事是尝试

Table.read（file，format='ascii'，data\u start=2，guess=False）

解决方案是将sep包含在data=pd.read\u Table（）中，以便将每列作为单独的列，并将sep的类型指定为“\s+”

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我把你的样本放在一个文件中，用

df=pd.read_csv（'test.dat'，sep='\\s+'，skiprows=1）读取它。

我把你的行弄乱了一点，只做了一点编辑。我刚刚将skiprows改为0 data=pd.read_csv（file，sep='\\s+'，skiprows=0）非常感谢：顺便说一句，缩进在语法上对Python非常重要，在发布Python示例代码时，请确保缩进格式正确。我还是新手，正在学习，从现在起，我会记住：）我尝试过，它确实保持了我文件的形状，但第二个问题仍然存在，因为我无法将pd.concat（）函数用于astropy表文件类型，除非有办法将列表转换为熊猫

n=10
li=[]
for i in range(0,n):
    file = "training_data/%s.dat"%i # This way I can call each file automatically 
    data = pd.read_table(file, sep="\s+") # I convert the file to pandas compatible
    li.append(data) # I add the file into the empty list above
# now I have my list ready so I compress it into 1 file
all_data = pd.concat(li)