pythonでtextファイルをdateframeに入れる方法

Question

result.txt↓
4 25.0
5 62.5
6-18 75.0
19-32 100.0
33 87.5
34-44 100.0
45-46 100.0
47 87.5
48-50 87.5
51 100.0
52 100.0
53-71 100.0
72 87.5
73-74 75.0
75-156 100.0
157-161 62.5
162 87.5
163-172 100.0
173-174 100.0
175-203 100.0
204 100.0
205-209 87.5
210-211 87.5
212-230 75.0
231 62.5
232 12.5
234 12.5

import pandas as pd
data = pd.read_table('./result.txt', header=None ,names=('A', 'B'))
print(data)

上記コードを実行して、結果が下記のようになります。

　　　　　　　　　A   B
0     4      25.0 NaN
1     5      62.5 NaN
2     6-18   75.0 NaN
3     19-32 100.0 NaN
4     33     87.5 NaN
5     34-44 100.0 NaN
6     45-46 100.0 NaN
7     47     87.5 NaN
8     48-50  87.5 NaN
9     51    100.0 NaN
10    52    100.0 NaN
11    53-71 100.0 NaN
12    72     87.5 NaN
13    73-74  75.0 NaN
14   75-156 100.0 NaN
15  157-161  62.5 NaN
16    162    87.5 NaN
17  163-172 100.0 NaN
18  173-174 100.0 NaN
19  175-203 100.0 NaN
20    204   100.0 NaN
21  205-209  87.5 NaN
22  210-211  87.5 NaN
23  212-230  75.0 NaN
24    231    62.5 NaN
25    232    12.5 NaN
26    234    12.5 NaN

本当は下記のように空白でAとBに分けたいのですが、どうしたらよいのでしょうか？

         A   　 B
0     4    　  25.0 
1     5    　  62.5 
2     6-18 　  75.0 
3     19-32　 100.0 
4     33     　87.5 
5     34-44 　100.0 
6     45-46 　100.0 
7     47    　 87.5 
8     48-50  　87.5 
9     51    　100.0 
10    52    　100.0 
11    53-71 　100.0 
12    72    　 87.5 
13    73-74 　 75.0 
14   75-156 　100.0 
15  157-161 　 62.5 
16    162   　 87.5 
17  163-172 　100.0 
18  173-174 　100.0 
19  175-203 　100.0 
20    204   　100.0 
21  205-209 　 87.5 
22  210-211 　 87.5 
23  212-230 　 75.0 
24    231   　 62.5 
25    232   　 12.5 
26    234   　 12.5 

Comments

[1T2R3M4]

セパレータを指定してみては。

[yusuke1818]

セパレータで空白で行っても、空白が1つの所もあれば、3つや4つの所もあるのですが、それでもセパレータで出来ますか？

[1T2R3M4]

例えば
sep='\s+'
とか。

[yusuke1818]

出来ましたありがとうございます。

Answer 1

pandas.DataFrameに読み込んでから処理する例です。

df = df.apply(lambda x: x.str.split())
df['A'] = df[0].apply(lambda x: x[0])
df['B'] = df[0].apply(lambda x: x[1])
df = df.drop(0, axis=1)
df.head()
#	A	B
#0	4	25.0
#1	5	62.5
#2	6-18	75.0
#3	19-32	100.0
#4	33	87.5

Comments

[yusuke1818]

なるほど！参考になりますありがとうございます。