Python使用Pandas读取固定宽度文件，无需任何数据类型解释
我试图建立一个Python脚本，它将能够读取许多固定宽度的数据文件，然后将它们转换为csv。要做到这一点，我使用的熊猫是这样的：
pandas.read_fwf('source.txt', colspecs=column_position_length).\
to_csv('output.csv', header=column_name, index=False, encoding='utf-8')
其中column\u position\u length和column\u name是包含读写数据所需信息的列表。
在这些文件中，我有代表测试答案的长串数字。例如：3331333221222231333132222221111333133333代表多项选择题测试的正确答案。所以这更多的是一个代码而不是一个数值。我遇到的问题是，熊猫将这些值解释为浮点数，然后用科学记数法将这些值写入csv（3.333332212212E 47）。
我发现了很多关于这个问题的问题，但它们并没有完全解决我的问题。
- 解决方案1-我相信在这一点上，值已经被转换为浮点数，所以这不会有帮助。 解决方案2-根据熊猫留档，
- 解决方案3使用转换器-使用转换器的问题是，您需要指定要转换为数据类型的列名或索引，但我想将所有列读取为字符串。
dtype在Python中不支持作为
read_fwf的参数。
第二个选项似乎是将中的每一列作为字符串读取的首选选项，但不幸的是，read\u fwf不支持它。有什么建议吗？
共有1个答案
所以我想我找到了一个解决方案，但我不知道它为什么有效。熊猫将这些值解释为浮点数，因为列中有NaN值（空行）。通过将keep_default_na=False添加到read_fwf（）参数，它解决了这个问题。根据留档：
keep_default_na： bool，默认True如果指定了na_values，keep_default_na为False，默认NaN值将被重写，否则将被附加到。
我想我不太明白这是如何解决我的问题。有人能澄清一下吗？
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问题内容： 我知道熊猫有，但是有类似的东西吗？我正在寻找对字段宽度，数值精度和字符串对齐的支持。似乎没有做到这一点。 可以，但是我不想做： 那似乎是错误的。非常感谢您的想法。 问题答案： 除非有人在熊猫中实现此功能，否则您可以使用制表包：
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对于像这样的固定宽度整数类型，是否有一些整数文字的c建议？
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问题内容： 如何使用Pandas读取以下（两列）数据（来自.dat文件） 列分隔符（至少）为2个空格。 我试过了 但它打印 问题答案： 您可以将参数usecols与列顺序一起使用： 编辑： 您可以使用分隔符-2个或更多空格，然后添加，因为出现警告： ParserWarning：回退到“ python”引擎，因为“ c”引擎不支持正则表达式分隔符（分隔符> 1个字符且与“ \ s +”不同的分隔符被
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问题内容： 我试图找到一种解析文件的方法，该文件包含固定宽度的线。例如，前20个字符代表一列，从21:30开始代表另一列，依此类推。 假设该行包含100个字符，将行解析为多个组件的有效方法是什么？ 我可以每行使用字符串切片，但是如果行很大，这会有点难看。还有其他快速方法吗？ 问题答案： 由于Python标准库的模块是用C编写的，因此使用它非常容易而且非常快捷。 这是可以用来完成您想要的事情的方法。
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