將此數據讀入熊貓數據框的優雅方法？

我期待在這裏發表的文本文件，因爲我無法找到大氣二氧化碳濃度的歷史更清潔的表的任何地方：將此數據讀入熊貓數據框的優雅方法？

https://data.giss.nasa.gov/modelforce/ghgases/Fig1A.ext.txt

我試圖找出如何將這個文件讀入熊貓，而不必先執行尷尬的文本編輯器操作。有沒有辦法做到這一點？

我在編輯器中做的方式是首先從文本文件中刪除所有的單詞，然後使用read_table，但是我必須提供一些指令來解釋數據的年份， ppm，year，ppm等。我不知道該怎麼做，也不禁想知道是否有一種聰明的方式來用python自動識別冒犯的單詞並忽略它們？

來源

2017-04-24 theverge

最優雅是見仁見智。 IMO最優雅的方式是創建一個新的文本文件。 – piRSquared

請問你用什麼編輯器來包裝重複的（年，ppm）組的列？謝謝！ – theverge

如果使用pandas.read_fwf，那是相當直截了當：

代碼：

df = pd.read_fwf(
    'https://data.giss.nasa.gov/modelforce/ghgases/Fig1A.ext.txt', 
    header=None, skiprows=5, nrows=50, 
    colspecs=[(8, 12), (14, 20), (28, 32), (34, 40), 
       (48, 52), (54, 60), (68, 72), (74, 80)]) 

years = np.concatenate([df[i].values for i in range(0, 8, 2)]) 
temps = np.concatenate([df[i].values for i in range(1, 8, 2)]) 
df = pd.DataFrame(temps, index=years, columns=['temps']).dropna() 
print(df)

結果：

  temps 
1850.0 285.20 
1851.0 285.10 
1852.0 285.00 
1853.0 285.00 
1854.0 284.90 
...  ... 
2007.0 383.37 
2008.0 385.46 
2009.0 386.95 
2010.0 389.21 
2011.0 391.15 

[162 rows x 1 columns]

來源

2017-04-24 22:45:08

不錯，謝謝！ – theverge

@theverge，你非常歡迎。然而，在所以最好的方式表示感謝是upvote *任何*您認爲有用的問題或答案。在你的問題中，如果其中一個答案非常適合你的問題，你可以將其標記爲接受的答案。有關準則，請參閱[幫助中心]（http://stackoverflow.com/help/someone-answers）。 –

謝謝。由於奇怪的SO系統，我不能提出答案，因爲在這個系統中，人們必須首先證明其中一個值得優先考慮。如果我接受你的答案，並且有更簡單的答案出現，我是否仍然能夠接受這個答案？ – theverge

將此數據讀入熊貓數據框的優雅方法？

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