パンダを使用してtxtファイルをdataframに変換する

Question

txtファイルをpandasデータフレームに変換しようとしています。 まず複数の行は、各リストの各要素について説明

['Tue Sep 12 15:13:56 +0000 2017', 'text. ', 0, 'en', 390, 529, 7138, 15727, False, -84.395235, 33.771232] 
['Tue Sep 12 15:13:59 +0000 2017', "text", 0, 'en', 648, 891, 2087, 5801, False, -84.321948, 33.752879] 
['Tue Sep 12 15:14:01 +0000 2017', 'text', 0, 'en', 217, 222, 959, 958, False, -82.849182, 27.865251] 
['Tue Sep 12 15:14:06 +0000 2017', 'text', 0, 'en', 71, 85, 2357, 1290, False, -82.29976, 27.857254] 

、このようなものであり、

time, text, retweet_count, language, friends_count, followers_count, favourites_count, status_count, verified 

私はpandasを使用し、それは私がする傾向がどのような動作しません。

df = pd.read_csv("second.txt", sep=',') 

次に、私はほぼ100,000列、0行を持っています。このファイルをデータフレームに変換するにはどうしたらいいですか？ ありがとう！

Answer 1

私はリストとして各行に読み、その後、データフレームのコンストラクタに渡します。

In [11]: import ast 

In [12]: pd.DataFrame([ast.literal_eval(line) for line in open("second.txt")]) 
Out[12]: 
           0  1 2 3 4 5  6  7  8   9   10 
0 Tue Sep 12 15:13:56 +0000 2017 text. 0 en 390 529 7138 15727 False -84.395235 33.771232 
1 Tue Sep 12 15:13:59 +0000 2017 text 0 en 648 891 2087 5801 False -84.321948 33.752879 
2 Tue Sep 12 15:14:01 +0000 2017 text 0 en 217 222 959 958 False -82.849182 27.865251 
3 Tue Sep 12 15:14:06 +0000 2017 text 0 en 71 85 2357 1290 False -82.299760 27.857254 

literal_eval対応するPythonのリストに文字列を変換します：

In [21]: line = "['Tue Sep 12 15:13:56 +0000 2017', 'text. ', 0, 'en', 390, 529, 7138, 15727, False, -84.395235, 33.771232]" 

In [22]: ast.literal_eval(line) 
Out[22]: 
['Tue Sep 12 15:13:56 +0000 2017', 
'text. ', 
0, 
'en', 
390, 
529, 
7138, 
15727, 
False, 
-84.395235, 
33.771232] 

Answer 2

私はこれを考え出しました問題。 内側のリストが外側のリストにpythonコードで挿入されると、\nを追加しました。 @AndyHaydenソリューションが動作します。