0

我需要将 FWF 解析为 df，但系统导出文件而不是&符号导出&。这打破了固定宽度，因为&现在有更多字符的行，所以我不能使用 read_fwf。我可以使用下面的代码将其导入，但这给了我一个稍后必须拆分的列。

import pandas as pd
cnv = lambda txt: txt.replace('&', '&')
df = pd.read_csv('AccountStatement1.txt', skiprows=4, skipfooter=3, engine='python', sep='$%^#~&', converters= { i: cnv for i in range(1) })
df

我使用sep='$%^#~&'所以我只能有一列并使用转换器更正文本。什么是正确的解决方案？

文本文件示例： 

=======================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================
From: Transaction Date: 21/05/2021 To: Transaction Date: 23/06/2021 IBAN:: CYxxxxxx0000000000000 Currency: EUR Previous Statement Balance:       1,111.10 BIC: xxxxxxxx
=======================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================

Transaction Date Transaction details                  Reference No.         Description 1                        Description 2                        Value date                    Debit               Credit              Balance  
27/05/2021       CHQ: 12568987                                                                                                                        26/05/2021                   645.00                                  9,708.70  
27/05/2021       DEBIT                                EB2021057554434221149 xxxx xxxxxxxxx xxxxxx                                                     27/05/2021                 0,888.36                                  3,723.74  
28/05/2021       I2456787437452                                             B/O: xxxxxxxxxxxxxxx LTD             TRANSFER xxxxxxxxx xxxxxxxxxx        27/05/2021                                     19,002.00            13,755.74  
28/05/2021       INWARD TRANSFER COMMISSION                                 CY21jhjh884786                       I2107675689452                       28/05/2021                    10.00                                 15,723.74  
31/05/2021       ATM/POS DEBIT                                              jhgjhkjhjk jkh f4         1211       xxxxxx xxxxx & xx xxxxx              27/05/2021                    60.00                                 52,680.74  
31/05/2021       Service Charges                                            MONTHLY MAINTENANCE FEE                                                   31/05/2021                    35.00                                 73,645.74  
01/06/2021       Service Charges                                            STATEMENT FEE - MAY 2021                                                  31/05/2021                     5.00                                 19,645.74  
02/06/2021       ATM/POS DEBIT                                              POS 567521 124454         1211       xxxxxxxxxxxx & Exxxxxxx              31/05/2021                   170.00                                 09,320.74  
03/06/2021       CHQ: 13456784                                                                                                                        02/06/2021                    80.00                                 10,230.74  
04/06/2021       ATM/POS DEBIT                                              POS 345671 124258         1278       xxxxxxxxxxxx & xxxxxxxx              02/06/2021                   940.00                                 23,960.74  
08/06/2021       ATM/POS DEBIT                                              POS 345671 125678         1278       xxxxxxx xxxxx xxxxx                  04/06/2021                    13.20                                 13,347.54  
15/06/2021       ATM/POS DEBIT                                              POS 145671 156612         1671       xxxx xxxxxxxxxxxxxx680               11/06/2021                    25.53                                 13,322.01  
=======================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================
Number of records:     22          IBAN:: xxxx234567898765434567876545     Currency: EUR     Current Statement Balance:       0,000.00
=======================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================================

4

1 回答 1

1

也许您可以加载文件，替换有问题的字符，然后将其读取为固定宽度，并pd.read_fwf使用io.StringIO创建内存缓冲区：

>>> import io, pandas as pd
>>> with open('test.csv') as f:
...   lines = f.readlines()
>>> pd.read_fwf(io.StringIO(''.join(lines[4:-3]).replace('&', '&')))
    a    b  c
0  11  fo&  0

这是文件的内容，&按照您的指示未对齐：

>>> print(''.join(lines))
foo
bar
baz
qux
 a   b  c
11 fo&  0
ig
nore
me
于 2021-08-21T09:17:40.737 回答