DataFrameに変換したい。

Question

前提・実現したいこと

Python初学者です。
テキストデータには以下のような感じでデータがあります。
201001010101, 12.5 - 12.2 - 13.0 - 12.1 - 12.6 - 12.3 - 12.1 - 11.7 - 12.2
201001010102, 12.5 - 11.2 - 11.7 - 11.9 - 12.4
201001010103, 6.9 - 11.5 - 12.5 - 12.9 - 12.4 - 12.4 - 12.9 - 12.7 - 13.6
201001010104, 7.0 - 11.4 - 12.1 - 11.6 - 12.1 - 11.9 - 11.5 - 11.9
...
まずは', 'までの'2010...'の部分をindexとして、', '以降の部分をDataFrameとして保存したいのですができません。ご教授お願いします。あとそこから' - 'で区切って1列ずつデータを保存できますでしょうか。

発生している問題・エラーメッセージ

TypeError: Index(...) must be called with a collection of some kind, '20100101010' was passed

該当のソースコード

import pandas as pd

with open('time.txt', 'r', encoding = 'UTF-8') as f:
    data = f.read()
    splited_data = data.splitlines()
    for key in range(0,len(splited_data),1):
        final_data = pd.DataFrame(splited_data[key][13:], index=splited_data[key][0:11])

試したこと

最初は以下のようにしてやっていました。
splited_data = data.splitlines().split(',' , expand = True)
そうすると以下のようなエラーが出たため，とりあえずlist型のままデータを入れてみようとした次第です。
AttributeError: 'list' object has no attribute 'split'
この辺も教えていただければ幸いです。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Answer 1

以下です。

import pandas as pd

with open('time.txt', 'r', encoding = 'UTF-8') as f:
    df = pd.read_csv(f, sep='[, -]+', engine='python', header=None, index_col=0)

print(df)

with open('time2.txt', 'w', encoding = 'UTF-8') as f2:
    df.to_csv(f2, header=None, sep='-')

実行時出力

>>> print(df)
                 1     2     3     4     5     6     7     8     9
0
201001010101  12.5  12.2  13.0  12.1  12.6  12.3  12.1  11.7  12.2
201001010102  12.5  11.2  11.7  11.9  12.4   NaN   NaN   NaN   NaN
201001010103   6.9  11.5  12.5  12.9  12.4  12.4  12.9  12.7  13.6
201001010104   7.0  11.4  12.1  11.6  12.1  11.9  11.5  11.9   NaN

出力ファイル

201001010101-12.5-12.2-13.0-12.1-12.6-12.3-12.1-11.7-12.2
201001010102-12.5-11.2-11.7-11.9-12.4----
201001010103-6.9-11.5-12.5-12.9-12.4-12.4-12.9-12.7-13.6
201001010104-7.0-11.4-12.1-11.6-12.1-11.9-11.5-11.9-

行末の'-'は列の不足のためです。

Comments

[geant-kami]

返信遅くなりましたが，無事解決しました。
この方法も試したいと思います。ありがとうございました。

Answer 2

read.table と使うとよいかもしれません。

import pandas as pd

df = pd.read_table('data.csv', sep=',|(?:\s*-\s*)', index_col=0, header=None, engine='python')
print(df)

#
                 1     2     3     4     5     6     7     8     9
0                                                                 
201001010101  12.5  12.2  13.0  12.1  12.6  12.3  12.1  11.7  12.2
201001010102  12.5  11.2  11.7  11.9  12.4   NaN   NaN   NaN   NaN
201001010103   6.9  11.5  12.5  12.9  12.4  12.4  12.9  12.7  13.6
201001010104   7.0  11.4  12.1  11.6  12.1  11.9  11.5  11.9   NaN

Comments

[geant-kami]

返信遅くなりましたが，無事解決しました。ありがとうございます。