pandas - ピボット可能オブジェクトに直接行列スタイルのCSVをロード

Question

私はpivotTableオブジェクトをpandas .to_csv関数を使用してシリアライズしました。今私はそれをpivotTableオブジェクトに戻したいと思います。

CSVは、次のようになり、最初の列と行されているIDの

 49033 49967 50221 52301 
41619    
41665    
46217    
46291 0.002   
47749    
49033   0.001   0.006 
49967     0.03 
50221    

私の知識のパンダには私のためにこれを行うことができます任意の機能を持っていません。私は自分でテーブル全体を解析する必要がありますか？

Answer 1

pd.read_fwf()固定幅フォーマットのファイルがある場合。

デモ：

In [28]: fn = r'D:\temp\.data\1.fwf' 

In [29]: pd.read_fwf(fn).fillna('') 
Out[29]: 
    Unnamed: 0 49033 49967 50221 52301 
0  41619 
1  41665 
2  46217 
3  46291 0.002 
4  47749 
5  49033   0.001  0.006 
6  49967    0.03 
7  50221 

あなたは、通常のCSVファイルを使用している場合 - pd.read_csv()

を使用してデモ：

In [32]: pd.read_csv(fn, index_col=0).fillna('') 
Out[32]: 
      49033  49967  50221  52301  53627  53733  53779  54095  54871  55059  55921 \ 
41619 
41665                  0.00631642 
46217 
46291 0.00256985                0.0134134 
47749                0.0148866 
49033    0.00188816    0.00680558 0.00155183    0.00735491    0.00293469 0.0028227 
49967       0.0318261 
50221 
52301 
52465 
52621                              0.165127 
52851 
53407                0.0289802 
53437 
53627 
53733 
53779                     0.0311593 
53955 
54065 

      56007  56163  56287 
41619 
41665 0.0374982    0.0125017 
46217 
46291 
47749 
49033    0.00318618 
49967 
50221 
52301 
52465 
52621 
52851 
53407 
53437 
53627 
53733 
53779       0.00455196 
53955 
54065       0.0274595