如何对txt文本中的不规则行进行数据分列

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大家好，我是皮皮。

一、前言

前几天在Python交流白银群【空翼】问了一道Pandas数据处理的问题，如下图所示。

文本文件中的数据格式如下图所示：

里边有12万多条数据。

二、实现过程

这个问题还是稍微有些挑战性的，这里【瑜亮老师】给了一个解答，思路确实非常不错。

后来【flag != flag】给了一个清晰后的数据，如图所示。

看上去清晰很多了，剩下的交给粉丝自己去处理了。

后来【月神】给了一个代码，直接拿下了这个有偿的需求。代码如下所示：

import pandas as pd


def read_csv(path):
    df = pd.read_csv(path, header=1)
    pattern = r'(\d+\.\d+\.\d+\.\d+/\d+)\s\s+(\d+)?\s\s+(\d+)\s\s+(\d+)\s\s+([\d\S ]+)'
    values = df.iloc[:, 0].str.extract(pattern).values
    columns = df.columns.str.strip().str.split('\s+')[0]
    return pd.DataFrame(values, columns=columns)


def get_lower_prf(df1, df2):
    pass # 付费的代码内容，这里摘除了，嘻嘻

path_A = r"Route_A.txt"
path_B = r"Route_B.txt"

dfA = read_csv(path_A)
dfB = read_csv(path_B)

data = get_lower_prf(dfA, dfB)

data.to_csv('result.txt', '\t', index=False)

运行之后的结果如下所示：

顺利解决粉丝的问题。

如果有遇到问题，随时联系我解决，欢迎加入我的Python学习交流群。

三、总结

大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一道Python函数处理的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

最后感谢粉丝【空翼】提问，感谢【瑜亮老师】、【手中的流沙】、【月神】、【flag != flag】给出的思路和代码解析，感谢【此类生物】、【dcpeng】等人参与学习交流。

小伙伴们，快快用实践一下吧！如果在学习过程中，有遇到任何问题，欢迎加我好友，我拉你进Python学习交流群共同探讨学习。