Python：按tabseperating元素将列表拆分为2个子列表

Question

问题：如何将列表拆分为两个子列表，其中元素由元素中的选项卡分隔？

上下文：我想读取一个由制表符分隔的. txt文件到Pandas DataFrame中。这些文件看起来像：

列1\t 123
列2\t
列3\t文本

这意味着每行有一列，后面跟着一个选项卡，然后是该列的一个值（有时没有值）。

我的想法是读取文件并将每行保存为列表的元素，然后将列表分成两个，将选项卡前的第一部分作为一个列表，选项卡后的第二部分作为另一个列表。然后从那里建立我的数据框。

for file in txt_files:  #iterate over all files
  f = open(file)        #open each file individually
  lines = f.readlines() #read each line as an element into a list 
  f.close()

#make sublists columns and values

Answer 1

如果我理解正确，您只需将数据帧转置read\u csv将为您提供delimiter='\t'。

演示：

>>> from io import StringIO           
>>> import pandas as pd                                                         
>>>                                                                             
>>> file = StringIO('''Column1\t123 
...: Column2\t 
...: Column3\ttext''')                                                      
>>>                                                                             
>>> df = pd.read_csv(file, delimiter='\t', index_col=0, header=None).T                                                                
>>> df                                                                          
>>>
0 Column1 Column2 Column3
1     123     NaN    text

（如果您的分隔符确实是'\t'，则使用分隔符='\t'和引擎='python'）。

Answer 2

您可以将您的文件读取到这样的数据框中：

import pandas as pd

# Empty list to store dataframe rows
df_rows = []

# Read all text files
for tf in text_files:
    # For each file
    with open(tf) as f:
        # Empty dictionary to store column names and values
        df_dict = {}

        # For each line
        for line in f:
            # Split by tab
            k, v = line.split('\t')

            # Column name as key, value as  value
            df_dict[k] = v

        # Add the dictionary to list
        df_rows.append(df_dict)

# Read the list of dictionaries as a dataframe
df = pd.DataFrame(df_rows)

# Preview dataframe
df.head()