Pandas：将 WinZipped csv 文件转换为数据框

我有几个 WinZipped csv 文件，想将它们作为 Pandas 数据框读取。问题是两个解压缩选项（“gzip”或“bz2”）似乎都不起作用。该文件如下所示：

00000000011!00023011!89011!200812
00000000012!00023011!89011!200812
00000000013!00023011!89011!200812

所以看来我必须使用 Python 的 zipfile 模块解压缩文件，读入行并根据读入的内容创建一个数据帧。我考虑这样做的方式是创建一个字典列表，如下所示：

[
    {"header1": 00000000011, "header2": 00023011, "header3": 89011, "header4": 200812}, 
    {"header1": 00000000012, "header2": 00023011, "header3": 89011, "header4": 200812},
    ...
]

然后将其转换为数据框，如下所示http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/dsintro.html#from-a-list-of-dicts http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/dsintro.html#from-a-list-of-dicts.

然而，这似乎涉及大量的手动操作线 - 有没有更好的方法来做到这一点？

您只需解压缩该文件：

with zipfile.ZipFile('/path/to/file', 'r') as z:
    f = z.open('member.csv')
    table = pd.io.parsers.read_table(f, ...)

The filepath_or_buffer参数为read_table接受任何类似文件的参数。