如何解析python（pandas）中的分隔數據來創建DataFrame？

Question

我有以下格式的原始數據，其中記錄分隔符是〜，元素分隔符是|。

date|o|h|l|c|e|f~07-12-2012 09:15|5934.0000|5945.5000|5934.0000|5938.6500|1749606|1749606~07-12-2012 09:16|5939.1000|5941.8000|5936.3500|5941.8000|1064557|2814163 

現在我想這個數據解析爲大熊貓的數據幀，但我想，大熊貓數據幀的理解是關鍵的格式 - 列。所以基本上我能夠使用分割解析這個數據分爲三個行（「〜」）

date|o|h|l|c|e|f 
07-12-2012 09:15|5934.0000|5945.5000|5934.0000|5938.6500|1749606|1749606 
07-12-2012 09:16|5939.1000|5941.8000|5936.3500|5941.8000|1064557|2814163 

但是有沒有用，我可以把它分解列的基礎上，所以像如下圖所示，或API有沒有在大熊貓一個API，我可以直接用它來養活我的數據

date - 07-12-2012 09:15,07-12-2012 09:16 
o - 5934.0000,5939.1000 
h ..... etc 
l 
c 
e 
f 

Answer 1

我不太清楚，如果這是你在找什麼：

s = 'date|o|h|l|c|e|f~07-12-2012 09:15|5934.0000|5945.5000|5934.0000|5938.6500|1749606|1749606~07-12-2012 09:16|5939.1000|5941.8000|5936.3500|5941.8000|1064557|2814163' 

rows = s.split ('~') 
d = {} 
keys = rows [0].split ('|') 
for key in keys: d [key] = [] 
for row in rows [1:]: 
    for idx, value in enumerate (row.split ('|')): 
     d [keys [idx] ].append (value) 

print (d) 

Answer 2

我期待，使這個使用更簡單，即：

df = read_table(path, sep='|', lineterminator='~') 

尋找出下一個大熊貓釋放：

http://github.com/pydata/pandas/issues/2457

編輯：這樣做是和大熊貓0.10