columns1 = [f'col{i}' for i in range(1, len(data[0].split())+1)]按不确定个空格分割,修改代码
时间: 2024-03-06 18:49:20 浏览: 14
如果第一行数据中的单词之间有不确定数量的空格,则可以使用正则表达式来匹配空格,例如:
```python
import re
# 匹配任意数量的空格
REGEX_SPACE = r'\s+'
# 将第一行数据按空格分割并生成列名列表
columns1 = [f'col{i}' for i in range(1, len(re.split(REGEX_SPACE, data[0]))+1)]
```
这样,可以匹配任意数量的空格,确保列名列表的生成正确。
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columns1 = [f'col{i}' for i in range(1, len(data[0].split())+1)]
这段代码将第一行数据按空格分割后,生成一个以"col"为前缀,以数字为后缀的列名列表,列表长度为第一行数据中单词的数量加1。加1是因为在后续的代码中,需要添加一个额外的列作为索引列,用于和df2合并时进行匹配。例如,如果第一行数据为"Name Age Gender",则columns1为["col1", "col2", "col3", "col4"]。
columns2 = [f'col{i}' for i in range(1, len(data[1].split())+1)],按不确定个空格分割,修改代码
和上面的代码类似,可以使用正则表达式来匹配任意数量的空格,例如:
```python
import re
# 匹配任意数量的空格
REGEX_SPACE = r'\s+'
# 将第二行及以后的数据按空格分割并生成列名列表
columns2 = [f'col{i}' for i in range(1, len(re.split(REGEX_SPACE, data[1]))+1)]
```
这样,可以匹配任意数量的空格,确保列名列表的生成正确。