我有一些看起来像这样的数据:
c stuff
c more header
c begin data
1 1:.5
1 2:6.5
1 3:5.3
我想将它导入3列数据框,例如列
a , b, c
1, 1, 0.5
etc
我一直试图读取数据,因为2列分为':',然后将第一列拆分为''.但是我发现它令人厌烦.是否有更好的方法直接对其进行排序？
目前:
data1 = pd.read_csv(file_loc, skiprows = 3, delimiter = ':', names = ['AB', 'C'])
data2 = pd.DataFrame(data1.AB.str.split(' ',1).tolist(), names = ['A','B'])
然而,由于我的数据具有领先的空间,这使事情变得更加复杂......
我觉得这应该是一个简单的任务,但是目前我正在考虑逐行阅读并使用一些find replace来在导入之前清理数据.
试图找到带有元素的子列表的索引。我不确定如何确切地指出问题（这可能就是为什么我在手册中忽略了它）的原因，但是我的问题是：
list1 = [[1,2],[3,4],[7,8,9]]
我想在出现1的list1中找到第一个子列表（在这种情况下，索引是2，但是lll可能会非常长）。（在某些情况下，每个数字只会出现在1个子列表中-或根本不会出现。而且这些仅是整数列表），例如
spam = My_find(list1, 7)
将给垃圾邮件= 2我可以尝试循环以创建布尔索引
[7 in x for x in lll]
然后使用.index来查找'true'-（按照在嵌套列表中获取子列表的索引位置的最有效方法）。但是，肯定要构建一个新的布尔列表确实效率不高。
我的代码以list1相对较小开始，但是它不断建立（最终将有100万个数字排列在list1的大约5000个子列表中
有什么想法吗？