归档各类文件
blame | history | raw
hyb
2026-01-09 4cb426cb3ae31e772a09d4ade5b2f0242aaeefa0 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98

Ë  


nñúh°ãó—dZddlmZddlmZddlmZddlZddlm    Z    ddl


mZddlm Z dd    lmZdd


lmZmZerddlmZde    j*f            dd „Z    d                    dd„Zy)z io on the clipboard é)Úannotations)ÚStringIO)Ú TYPE_CHECKINGN)Úlib)Úfind_stack_level)Úcheck_dtype_backend)ÚABCDataFrame)Ú


get_optionÚoption_context)ÚDtypeBackendú\s+có—|jdd«}|.|j«jdd«dk7rtd«‚t    |«dd    lm}dd


lm}|«}    |j|jd«xstd««}|ddjd «dddd}|Dchc]"}|jd«jd«’Œ$}    }t!|«dkDrxt!|    «dk(rj|    j«dk7rWd}t!|d«t!|djd««z


}


|


dk7r$|j#dt%t'|


«««|€|jd«€d}t!|«dkDr|jd«€d|d<nAt!|«dkDr3|jd«dk(rt)j*dt-«¬«|t/|«f||dœ|¤ŽS#t$rYŒiwxYwcc}w)až


    Read text from clipboard and pass to :func:`~pandas.read_csv`.


 


    Parses clipboard contents similar to how CSV files are parsed


    using :func:`~pandas.read_csv`.


 


    Parameters


    ----------


    sep : str, default '\\s+'


        A string or regex delimiter. The default of ``'\\s+'`` denotes


        one or more whitespace characters.


 


    dtype_backend : {'numpy_nullable', 'pyarrow'}, default 'numpy_nullable'


        Back-end data type applied to the resultant :class:`DataFrame`


        (still experimental). Behaviour is as follows:


 


        * ``"numpy_nullable"``: returns nullable-dtype-backed :class:`DataFrame`


          (default).


        * ``"pyarrow"``: returns pyarrow-backed nullable :class:`ArrowDtype`


          DataFrame.


 


        .. versionadded:: 2.0


 


    **kwargs


        See :func:`~pandas.read_csv` for the full argument list.


 


    Returns


    -------


    DataFrame


        A parsed :class:`~pandas.DataFrame` object.


 


    See Also


    --------


    DataFrame.to_clipboard : Copy object to the system clipboard.


    read_csv : Read a comma-separated values (csv) file into DataFrame.


    read_fwf : Read a table of fixed-width formatted lines into DataFrame.


 


    Examples


    --------


    >>> df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], columns=['A', 'B', 'C'])


    >>> df.to_clipboard()  # doctest: +SKIP


    >>> pd.read_clipboard()  # doctest: +SKIP


         A  B  C


    0    1  2  3


    1    4  5  6


    Úencodingúutf-8Nú-ÚÚutf8z3reading from clipboard only supports utf-8 encodingr)Ú clipboard_get)Úread_csvzdisplay.encodingi'ú


éÿÿÿÿé


ú ú    éz     Ú    index_colÚdelim_whitespacer ÚengineÚpythonÚczIread_clipboard with regex separator does not work properly with c engine.©Ú


stacklevel)ÚsepÚ dtype_backend)ÚpopÚlowerÚreplaceÚNotImplementedErrorrÚpandas.io.clipboardrÚpandas.io.parsersrÚdecodeÚgetr


ÚAttributeErrorÚsplitÚlstripÚcountÚlenÚ


setdefaultÚlistÚrangeÚwarningsÚwarnrr)r#r$ÚkwargsrrrÚtextÚlinesÚxÚcountsÚindex_lengths           úGH:\Change_password\venv_build\Lib\site-packages\pandas/io/clipboards.pyÚread_clipboardr>sä€ðfz‰z˜* gÓ.€HðР§¡Ó 0× 8Ñ 8¸¸bÓ AÀVÒ KÜ!Ð"WÓXÐXä˜ Ô&å1Ý*á‹?€Dð ؏{‰{˜6Ÿ:™: jÓ1ÒS´ZÐ@RÓ5SÓTˆð %ˆL×Ñ˜tÓ$ S bÐ)¨#¨2Ð.€Eð27Ö 7¨Aˆah‰hs‹m×!Ñ! $Õ'Ð 7€FÐ 7Ü


ˆ5ƒzA‚~œ#˜f›+¨Ò*¨v¯z©z«|¸qÒ/@؈ô˜5 ™8“}¤s¨5°©8¯?©?¸5Ó+AÓ'BÑBˆؘ1ÒØ×Ñ˜k¬4´°lÓ0CÓ+DÔEð€{v—z‘zÐ"4Ó5Ð=؈ôˆ3ƒx!‚|˜Ÿ


™


 8Ó,Ð4Ø#ˆˆxÒÜ    ˆS‹AŠ˜&Ÿ*™* XÓ.°#Ò5܏ ‰ ØWÜ'Ó)õ    


ñ


”H˜T“NÐS¨¸=ÑSÈFÑSÐSøôMò Úð üò8sÁ"-G,Â-'G<Ç,    G9Ç8G9cóh—|jdd«}|.|j«jdd«dk7rtd«‚dd    lm}|€d


}|r>    |€d}t «}|j|f|ddœ|¤Ž|j«}||«y|tjdt«¬«t|t«r(tdd«5|j di|¤Ž}ddd«nt#|«}|«y#t$r"tjd t«¬«YŒvwxYw#1swYŒ@xYw)a®


    Attempt to write text representation of object to the system clipboard


    The clipboard can be then pasted into Excel for example.


 


    Parameters


    ----------


    obj : the object to write to the clipboard


    excel : bool, defaults to True


            if True, use the provided separator, writing in a csv


            format for allowing easy pasting into excel.


            if False, write a string representation of the object


            to the clipboard


    sep : optional, defaults to tab


    other keywords are passed to to_csv


 


    Notes


    -----


    Requirements for your platform


      - Linux: xclip, or xsel (with PyQt4 modules)


      - Windows:


      - OS X:


    rrNrrrz&clipboard only supports utf-8 encodingr)Ú clipboard_setTr)r#rzAto_clipboard in excel mode requires a single character separator.r!z7to_clipboard with excel=False ignores the sep argument.zdisplay.max_colwidth©)r%r&r'Ú


ValueErrorr)r@rÚto_csvÚgetvalueÚ    TypeErrorr5r6rÚ


isinstancer    rÚ    to_stringÚstr)    ÚobjÚexcelr#r7rr@Úbufr8Úobjstrs             r=Úto_clipboardrM„s4€ð2z‰z˜* gÓ.€HðР§¡Ó 0× 8Ñ 8¸¸bÓ AÀVÒ KÜÐAÓBÐBå1à€}؈áð    Øˆ{ؐܓ*ˆCð ˆCJ‰JsÐ@ ¨gÑ@¸Ò@Ø—<‘<“>ˆDá˜$ÔØð


 ˆÜ ‰ ØEÜ'Ó)õ    


ô


#”|Ô$ä Ð2°DÓ 9ñ    -Ø"S—]‘]Ñ, VÑ,ˆF÷    -ð    -ôS“ˆÙ&Õøô#ò    ÜM‰MØSÜ+Ó-÷ ð    ú÷    -ð    -úsÁ<C:Ã


D(Ã:(D%Ä$D%Ä(D1)r#rHr$zDtypeBackend | lib.NoDefault)TN)rJzbool | Noner#z


str | NoneÚreturnÚNone)Ú__doc__Ú


__future__rÚiorÚtypingrr5Úpandas._libsrÚpandas.util._exceptionsrÚpandas.util._validatorsrÚpandas.core.dtypes.genericr    Úpandasr


rÚpandas._typingrÚ


no_defaultr>rMrAór=ú<module>r\s{ðÙÝ"åÝ ÛåÝ4Ý7å3÷ñ


Ý+ðØ25·.±.ðjTØ    ðjTà/ójTð\7;ðAØðAØ)3ðAà    ôAr[