pandas.read_fwf # 熊猫。read_fwf ( filepath_or_buffer , * , colspecs = 'infer' , widths = None , infer_nrows = 100 , dtype_backend = _NoDefault.no_default , iterator = False , chunksize = None , ** kwds ) [来源] # 将固定宽度格式行的表读入 DataFrame。 还支持选择性地迭代或将文件分成块。 其他帮助可以在IO Tools 的在线文档中找到。 参数: filepath_or_buffer str,路径对象或类文件对象字符串、路径对象(实现os.PathLike[str])或实现文本read()函数的类文件对象。字符串可以是 URL。有效的 URL 方案包括 http、ftp、s3 和 file。对于文件 URL,需要一个主机。本地文件可以是: file://localhost/path/to/table.csv. colspecs元组列表 (int, int) 或 'infer'。选修的元组列表,以半开间隔形式给出每行固定宽度字段的范围(即 [from, to[ )。字符串值“infer”可用于指示解析器尝试从未通过跳行跳过的前 100 行数据中检测列规范(默认=“infer”)。 宽度int 列表,可选如果间隔是连续的,则可以使用字段宽度列表来代替“colspecs”。 infer_nrows int,默认100让解析器确定colspecs时要考虑的行数 。 dtype_backend {'numpy_nullable', 'pyarrow'}, 默认 'numpy_nullable'应用于结果的后端数据类型DataFrame (仍处于试验阶段)。行为如下: "numpy_nullable":返回 nullable-dtype-backed DataFrame (默认)。 "pyarrow":返回 pyarrow 支持的可为空的ArrowDtype DataFrame。 2.0版本中的新增内容。 **kwds可选可选的关键字参数可以传递给TextFileReader. 返回: DataFrame 或 TextFileReader逗号分隔值 (csv) 文件作为带有标记轴的二维数据结构返回。 也可以看看 DataFrame.to_csv将 DataFrame 写入逗号分隔值 (csv) 文件。 read_csv将逗号分隔值 (csv) 文件读入 DataFrame。 例子 >>> pd.read_fwf('data.csv')