使用 Pandas 读取数据（.dat 文件）

如何使用 Pandas 读取以下（两列）数据（来自 .dat 文件）

TIME                      XGSM
2004 006 01 00 01 37 600  1
2004 006 01 00 02 32 800  5
2004 006 01 00 03 28 000  8
2004 006 01 00 04 23 200  11
2004 006 01 00 05 18 400  17

列分隔符（至少）为 2 个空格。

I tried

df = pd.read_table("test.dat", sep="\s+", usecols=['TIME', 'XGSM'])
print df

但它打印

   TIME  XGSM
   2004     6
   2004     6
   2004     6
   2004     6
   2004     6

您可以将参数 usecols 与列的顺序一起使用：

import pandas as pd
from pandas.compat import StringIO

temp=u"""TIME             XGSM
2004 006 01 00 01 37 600  1
2004 006 01 00 02 32 800  5
2004 006 01 00 03 28 000  8
2004 006 01 00 04 23 200  11
2004 006 01 00 05 18 400  17"""
#after testing replace StringIO(temp) to filename
df = pd.read_csv(StringIO(temp), 
                 sep="\s+", 
                 skiprows=1, 
                 usecols=[0,7], 
                 names=['TIME','XGSM'])

print (df)
   TIME  XGSM
0  2004     1
1  2004     5
2  2004     8
3  2004    11
4  2004    17

Edit:

您可以使用分隔符regex- 2个及以上空格然后添加engine='python'因为警告：

ParserWarning：回退到“python”引擎，因为“c”引擎不支持正则表达式分隔符（分隔符> 1个字符且不同于“\s+”被解释为正则表达式）；您可以通过指定engine='python'来避免此警告。

import pandas as pd
from pandas.compat import StringIO

temp=u"""TIME              XGSM
2004 006 01 00 01 37 600   1
2004 006 01 00 02 32 800   5
2004 006 01 00 03 28 000   8
2004 006 01 00 04 23 200   11
2004 006 01 00 05 18 400   17"""
#after testing replace StringIO(temp) to filename
df = pd.read_csv(StringIO(temp), sep=r'\s{2,}', engine='python')

print (df)
                       TIME  XGSM
0  2004 006 01 00 01 37 600     1
1  2004 006 01 00 02 32 800     5
2  2004 006 01 00 03 28 000     8
3  2004 006 01 00 04 23 200    11
4  2004 006 01 00 05 18 400    17