[已解决]初学者文本格式单行到列

情參似塰

我有一个.txt文件，其中包含一个很长的字符串，我需要重新排列，使其可读于不同的
程序。下面是一个简化得多的例子：

原始数据文件全部在一个字符串中。
["标题1"：[数据1]，"头2"[数据A，数据B，数据C]，"标题3"：[数据X，数据Y，数据Z]， "标题4"：[0，1，2]，"标题

5"：[dataz]]所需的格式
#header1=
数据1#header5=数据z#data
表=头=头5，头2，头3

0数据A数据X

1数据B数据
2数据C数据Z

最佳答案

可恶咯

2021-5-21 03:56:08

ibreden的数据是JSON或已经可以转换为Python字典。
保存到文本文件是不应该做的事情，因为它破坏了数据结构。
可以用例如的方式回来再见，但那是错误的方式。因此，在这里一些修复，使工作，然后可以把它变成更容易得到格式想要的

1. # Some fix to so it work as a dictionary
   
2. >>> d = {"header1":['data1'], "header2":['dataA', 'dataB', 'dataC'], "header3":['dataX', 'dataY', 'dataZ'], "header4":[[0, 1, 2]], "header5":['dataz']}
   
3. >>> d
   
4. {'header1': ['data1'],
   
5. 'header2': ['dataA', 'dataB', 'dataC'],
   
6. 'header3': ['dataX', 'dataY', 'dataZ'],
   
7. 'header4': [[0, 1, 2]],
   
8. 'header5': ['dataz']}
   
9. 
   
10. >>> import pandas as pd
    
11. >>>
    
12. # Load into Pandas,orient change so it fill(None) for missing values
    
13. >>> df = pd.DataFrame.from_dict(d, orient='index')
    
14. >>> df
    
15.                  0      1      2
    
16. header1      data1   None   None
    
17. header2      dataA  dataB  dataC
    
18. header3      dataX  dataY  dataZ
    
19. header4  [0, 1, 2]   None   None
    
20. header5      dataz   None   None
    
21. >>>
    
22. # Transpose index to columns
    
23. >>> df.transpose()
    
24.   header1 header2 header3    header4 header5
    
25. 0   data1   dataA   dataX  [0, 1, 2]   dataz
    
26. 1    None   dataB   dataY       None    None
    
27. 2    None   dataC   dataZ       None    None

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可恶咯

ibreden的数据是JSON或已经可以转换为Python字典。
保存到文本文件是不应该做的事情，因为它破坏了数据结构。
可以用例如的方式回来再见，但那是错误的方式。因此，在这里一些修复，使工作，然后可以把它变成更容易得到格式想要的

1. # Some fix to so it work as a dictionary
   
2. >>> d = {"header1":['data1'], "header2":['dataA', 'dataB', 'dataC'], "header3":['dataX', 'dataY', 'dataZ'], "header4":[[0, 1, 2]], "header5":['dataz']}
   
3. >>> d
   
4. {'header1': ['data1'],
   
5. 'header2': ['dataA', 'dataB', 'dataC'],
   
6. 'header3': ['dataX', 'dataY', 'dataZ'],
   
7. 'header4': [[0, 1, 2]],
   
8. 'header5': ['dataz']}
   
9. 
   
10. >>> import pandas as pd
    
11. >>>
    
12. # Load into Pandas,orient change so it fill(None) for missing values
    
13. >>> df = pd.DataFrame.from_dict(d, orient='index')
    
14. >>> df
    
15.                  0      1      2
    
16. header1      data1   None   None
    
17. header2      dataA  dataB  dataC
    
18. header3      dataX  dataY  dataZ
    
19. header4  [0, 1, 2]   None   None
    
20. header5      dataz   None   None
    
21. >>>
    
22. # Transpose index to columns
    
23. >>> df.transpose()
    
24.   header1 header2 header3    header4 header5
    
25. 0   data1   dataA   dataX  [0, 1, 2]   dataz
    
26. 1    None   dataB   dataY       None    None
    
27. 2    None   dataC   dataZ       None    None

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