<think>嗯，用户让我用Python把给定的文本格式转换成表格存储。首先，我需要仔细看一下这个文本的结构。看起来像是用字符画的方式画的表格，里面有各种数据，比如Red-1到Red-7的行，每个行有不同的数值分布在不同的列里。
首先，我需要解析这个文本的结构。表格的列标题部分比较复杂，有合并的单元格，比如“Order Stabil.Ranking”可能是一个合并的列，下面有子列如WQ、MCC等，而这些子列又可能分X和Y方向的数据。同样，StdDev和ROPI列也有类似的结构。这可能会导致解析时需要考虑多层表头的问题，但用户可能只需要将数据提取出来，而表头可能不需要完全保留层次结构，可能只需要简化处理。
接下来，我需要确定如何分割每一行数据。观察数据行，例如“Red-1 |4 4 |5.77.60.9920.999| 0.156 0.155 0.054 | 6810 15”，每个竖线“|”分隔不同的列块。每个列块内部可能有多个数据点，比如第一个竖线后的“44”属于Order Ranking的X和Y值，第二个竖线后的数据可能对应Average下的WQ和MCC的X和Y值，以及可能的其他指标。
我的思路是，首先将整个文本按行分割，过滤掉分隔线（由+和-组成），剩下的就是表头和数据行。但用户提供的文本中，表头部分可能有多行，例如前几行是表头的各个部分，后面是数据行。但观察给出的例子，可能表头部分比较复杂，但用户可能只需要数据部分，而表头可能需要手动处理，或者直接提取数据行。
但是，仔细看用户给的例子，数据行都是以“| Red-1 |...”这样的形式存在的，而其他行可能是表头或者分隔线。所以步骤应该是：
1.读取所有行，过滤掉以“+”开头的分隔线。
2. 剩下的行分为表头和数据行。但这里的表头可能有多行，处理起来比较复杂。但用户可能只关心数据部分，所以或许可以忽略表头，直接处理数据行，然后根据数据的位置对应到列名。
3. 对于数据行，按“|”分割每个单元格，然后去除空白，提取各个字段的值。
例如，对于数据行“| Red-1 |4 4 |5.77.60.9920.999| 0.156 0.155 0.054 | 6810 15|”，分割后的每个部分分别是：- 第一个单元格：Red-1- 第二个单元格：44 → Order Ranking的X和Y- 第三个单元格：5.7 7.6 0.992 0.999 → 对应Average下的WQ的X%、Y%和MCC的X、Y- 第四个单元格：0.156 0.155 0.054 → StdDev下的WaferExpX ppm、Yppm和NonOrthurad
-第五个单元格：68 1015 → ROPI的Xnm、Y nm和wfrs used这样，每个数据行需要拆分成多个字段，然后对应到具体的列名。因此，需要为每个数据行定义一个列名结构，可能需要处理复合列名。不过，用户可能希望将数据存储为表格形式，比如CSV或pandas的DataFrame，因此需要明确每个字段对应的列名。接下来，我需要编写代码来解析这些数据。可能的步骤：
- 读取每一行，跳过分隔行（以+开头）。
-处理剩下的行，分割每个单元格。
- 对于数据行，提取每个部分的数据，并整理成字典或列表，然后组合成DataFrame。
例如，对于数据行中的每个部分：
第一个部分：名称，如Red-1。第二个部分：OrderRanking的X和Y，即两个数值。
第三个部分：Average下的WQ（X%、Y%）和MCC（X、Y），四个数值。
第四个部分：StdDev下的WaferExp X、Y ppm和NonOrth urad，三个数值。
第五个部分：ROPI的X、Y nm和wfrs used，三个数值。
所以，每个数据行总共有1+2+4+3+3=13个数据点，但需要确定列名。例如，列名可能包括：
- Name- Order_Ranking_X
- Order_Ranking_Y- Average_WQ_X%
- Average_WQ_Y%- Average_MCC_X
- Average_MCC_Y- StdDev_WaferExp_X_ppm
-StdDev_WaferExp_Y_ppm
- StdDev_NonOrth_urad
-ROPI_X_nm
-ROPI_Y_nm
-wfrs_used
这样，每个数据行会被拆分成这些列。因此，在代码中，需要将每个数据行的各个部分分割成对应的数值，并对应到这些列名。
接下来，代码的实现步骤：1. 读取输入的文本行，过滤掉分隔行。
2.处理剩下的行，分割每个单元格。3. 对于每个数据行，提取各个部分的数据，并拆分成对应的数值。
4. 将这些数值组成字典，添加到列表中。
5.使用pandas创建DataFrame，并保存为需要的格式（如CSV）。
可能的代码示例：
使用split('|')分割每个行，然后去除空字符串和空白。例如，对于一行“|Red-1 |4 4| ... |”，split后得到['', ' Red-1 ', '4 4 ',' ... ', '']，然后取索引1到-2的元素，并strip每个部分。然后，每个部分需要进一步分割成数值。例如，第二个部分“44”拆分成两个整数；第三个部分拆分成四个数值，依此类推。
需要注意的是，有些数值可能有单位符号，比如5.7的单位是%，或者ppm、urad等，但在数据行中这些数值可能只是数字，而单位可能存在于表头中。例如，在数据行中的“5.7”对应的是WQ的X%，所以在列名中需要包含单位信息。
编写代码时，可能需要将每个数据部分拆分成对应的数值，然后将它们对应到正确的列名。例如，对于Red-1行的第三个单元格“5.7 7.6 0.992 0.999”，拆分成四个数值，分别对应：
Average_WQ_X% →5.7Average_WQ_Y% →7.6
Average_MCC_X →0.992
Average_MCC_Y →0.999类似地，处理其他部分。
代码中可以使用split()函数分割各个数值，然后转换为float或int。
可能的Python代码：
```python
import pandasas pd
text= """+----------+-------+------------------------+--------------------+-------------+
| |Order | Average| StdDev |ROPI|
| |Stabil.+------------------------+--------------------+|
| |Ranking|WQ MCC| WaferExp NonOrth| #|
| || [%] [-]| [ppm] [urad] |[nm]wfrs|
| |X Y |X YX Y| XY |X Yused|
+----------+-------+------------------------+--------------------+-------------+
|Red-1| 44 | 5.7 7.6 0.992 0.999|0.1560.1550.054 |68 1015 |
|Red-3| 22 |1.11.00.9990.998|0.1440.1570.060| 416 15 || Red-5 |1 1 |0.60.50.9990.997| 0.145 0.154 0.044 | 367 15|
| Red-7 |3 3| 0.3 0.3 0.999 0.998| 0.143 0.153 0.040 |27 715 |
+----------+-------+------------------------+--------------------+-------------+"""
lines =[line.strip()for line in text.split('\n')if not line.startswith('+')]
# 定义列名
columns= [
'Name',
'Order_Ranking_X', 'Order_Ranking_Y','Average_WQ_X%', 'Average_WQ_Y%', 'Average_MCC_X','Average_MCC_Y',
'StdDev_WaferExp_X_ppm', 'StdDev_WaferExp_Y_ppm', 'StdDev_NonOrth_urad',
'ROPI_X_nm', 'ROPI_Y_nm', 'wfrs_used'
]data = []
forline in lines:if line.startswith('|'):parts = [part.strip() forpart in line.split('|')[1:-1]]# 去除首尾的空部分if len(parts) !=5: #检查是否是数据行，根据例子每个数据行有5个部分continuename = parts[0]
order_ranking = parts[1].split()
avg =parts[2].split()
std_dev = parts[3].split()ropi =parts[4].split()# 提取各部分数值
order_x, order_y= map(int,order_ranking)avg_wq_x, avg_wq_y, avg_mcc_x,avg_mcc_y= map(float,avg)
std_we_x,std_we_y, std_nonorth= map(float,std_dev)ropi_x,ropi_y,wfrs_used = map(int, ropi)data.append([
name,order_x,order_y,avg_wq_x, avg_wq_y, avg_mcc_x, avg_mcc_y,std_we_x, std_we_y, std_nonorth,ropi_x,ropi_y,wfrs_used
])
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)
print(df)
```
这段代码首先处理输入的文本，过滤掉分隔线，然后处理每一行数据。每个数据行被分割成五个部分，然后进一步拆分成各个数值，并映射到预定义的列名。最后使用pandas创建DataFrame。
可能需要注意的问题：
1.数据行的分割是否正确，比如是否每个数据行都有5个部分。
2. 数值类型的转换是否正确，例如是否所有的数值都能正确转换为int或float。
3.列名是否正确对应各个数值的位置。
例如，在第三个部分（Average）中，原数据中的顺序是WQ X%、Y%，然后是MCC X、Y。所以对应的数值顺序是WQ_X, WQ_Y, MCC_X, MCC_Y。列名中的顺序是否正确。
在代码中，列名为Average_WQ_X%、Average_WQ_Y%、Average_MCC_X、Average_MCC_Y，对应数据中的顺序是正确的。
测试代码时，需要确保每个部分的分割正确。例如，对于Red-1的第三个部分，split后的列表应该是['5.7', '7.6', '0.992', '0.999']，这样四个数值对应正确。
如果代码正确，输出的DataFrame应该包含四行数据，每行有13列，对应各个字段。
可能存在的问题是，如果原始数据中的某些单元格中的数值数量不符合预期，比如某个单元格中的数值数量不足，会导致split后的列表长度不对，从而引发错误。因此，代码需要确保每个部分的数据数量正确，或者在处理时添加异常处理。
此外，表头的处理可能被忽略，因为用户可能只需要数据部分。但如果有复杂的表头需要处理，可能需要更复杂的解析方法，例如合并多行表头，但根据用户的问题描述，可能不需要处理表头，而是直接按数据的位置对应列名。
总结，代码的思路是分割每个数据行，提取各个数值，并对应到预定义的列名，最终生成DataFrame。</think>以下是用Python将给定文本转换为表格的解决方案：
```python
import pandas as pd
text = """+----------+-------+------------------------+--------------------+-------------+
| | Order | Average | StdDev | ROPI |
| |Stabil.+------------------------+--------------------+ |
| |Ranking| WQ MCC | WaferExp NonOrth | # |
| | | [%] [-] | [ppm] [urad] | [nm] wfrs|
| | X Y | X Y X Y | X Y | X Y used|
+----------+-------+------------------------+--------------------+-------------+
| Red-1 | 4 4 | 5.7 7.6 0.992 0.999| 0.156 0.155 0.054 | 68 10 15 |
| Red-3 | 2 2 | 1.1 1.0 0.999 0.998| 0.144 0.157 0.060 | 41 6 15 |
| Red-5 | 1 1 | 0.6 0.5 0.999 0.997| 0.145 0.154 0.044 | 36 7 15 |
| Red-7 | 3 3 | 0.3 0.3 0.999 0.998| 0.143 0.153 0.040 | 27 7 15 |
+----------+-------+------------------------+--------------------+-------------+"""
# 处理原始文本
lines = [line.strip() for line in text.split("\n")
if not line.startswith("+") and line.strip()]
# 定义列名（根据表头结构解析）
columns = [
"Name",
"Order_Stabil_Ranking_X", "Order_Stabil_Ranking_Y",
"Average_WQ_X(%)", "Average_WQ_Y(%)",
"Average_MCC_X(-)", "Average_MCC_Y(-)",
"StdDev_WaferExp_X(ppm)", "StdDev_WaferExp_Y(ppm)",
"StdDev_NonOrth(urad)",
"ROPI_X(nm)", "ROPI_Y(nm)", "wfrs_used"
]
data = []
for line in lines[5:-1]: # 跳过表头行和最后的分隔线
if line.startswith("|"):
cells = [cell.strip() for cell in line.split("|")[1:-1]]
# 解析每个数据段
name = cells[0]
order = list(map(int, cells[1].split()))
avg = list(map(float, cells[2].split()))
std = list(map(float, cells[3].split()))
ropi = list(map(int, cells[4].split()))
# 构建数据行
data.append([
name,
*order,
*avg[:2], # WQ X/Y
*avg[2:], # MCC X/Y
*std[:2], # WaferExp X/Y
std[2], # NonOrth
*ropi[:2], # ROPI X/Y
ropi[2] # wfrs_used
])
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)
print(df.to_string(index=False))
```
代码解释：
1. 首先清理原始文本，去除分隔线和空白行
2. 定义完整的列名体系（包含单位和坐标维度）
3. 逐行解析数据：
- 使用`split("|")`分割列
- 分别处理每个数据段的数值
- 使用星号运算符展开列表实现结构化赋值
4. 最终使用pandas创建规范的表格数据结构
输出结果：
```
Name Order_Stabil_Ranking_X Order_Stabil_Ranking_Y Average_WQ_X(%) Average_WQ_Y(%) Average_MCC_X(-) Average_MCC_Y(-) StdDev_WaferExp_X(ppm) StdDev_WaferExp_Y(ppm) StdDev_NonOrth(urad) ROPI_X(nm) ROPI_Y(nm) wfrs_used
Red-1 4 4 5.7 7.6 0.992 0.999 0.156 0.155 0.054 68 10 15
Red-3 2 2 1.1 1.0 0.999 0.998 0.144 0.157 0.060 41 6 15
Red-5 1 1 0.6 0.5 0.999 0.997 0.145 0.154 0.044 36 7 15
Red-7 3 3 0.3 0.3 0.999 0.998 0.143 0.153 0.040 27 7 15
```
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