從熊貓groupby讀取txt到多列

好的，所以我寫了一個帶有pd.groupby數據幀的txt。現在我需要打開它。從熊貓groupby讀取txt到多列

我走到這一步是：

f = open('C:/MDH.txt', 'r') 
reg = f.read() 
rege = np.asarray(reg)

但只是給了我一個長線與\ n，其中該行的原始數組中結束，但沒有劃定爲422472元。作爲一個例子的部分：

array('4.498000000000000000e+03 5.866666666666667140e+00 1.989999999999999858e+01 6.763333333333333997e+01 3.600000000000000000e+01 0.000000000000000000e+00 -7.165617522142724738e+00 2.800000000000000000e+01 4.000000000000000000e+00 3.000000000000000000e+00 0.000000000000000000e+00 0.000000000000000000e+00\n4.495000000000000000e+03 5.799999999999999822e+00

我所需要的是通過35.206行來恢復這對12列的陣列，用於在TXT的422472個元件。

另外，我需要知道如何將python從1.989999999999999858e + 01轉換爲19.89。

我不需要原始組的索引，只是按行排列。

來源

2017-07-17 Adolfo Donoso

迪如何保存數據幀？作爲一個csv？你保存了一個特定的列嗎？你能提供一個[mcve]嗎？ –

我有一個數據幀MDH。我使用groupby： > MDH = MDH.groupby（['mes'，'dia'，'hora']）。mean（）。然後我創建了txt：> np.savetxt（'MDH.txt'，MDH） –

哦，好的。然後'np.loadtxt'就可以做到。 –

您可以使用np.loadtxt自動讀取文件並解析其內容。

首先，我創建了一些假的數據，並將其保存：

In [627]: x = np.random.randn(35206, 12) 

In [629]: np.savetxt('MDH.txt', x)

接下來，我可以用np.loadtxt加載：

In [630]: y = np.loadtxt('C:/MDH.txt') 

In [631]: y.shape 
Out[631]: (35206, 12) 

In [632]: y.dtype 
Out[632]: dtype('float64')

來源

2017-07-17 16:22:59

解決，謝謝。 –

@AdolfoDonoso請考慮接受這個答案，如果它有幫助。謝謝：） –

從熊貓groupby讀取txt到多列

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