我想制作一个包含来自多个（7）个输入文件的数据（列）的表格。我知道对于 pgfplot 来说，只需将来自不同来源的数据加载到一个图表中即可完成此操作。但是我无法将此方法转移到表格中。
相反，我打算使用\pgfplotstableread{⟨file name⟩}{⟨\macro⟩}手册中描述的方法来加载所有数据，然后通过宏来添加列。
然而，这种方法的问题在于我无法弄清楚如何指定任何源文件格式。
- 标题=false
- 列分隔符=&
有没有办法做到这一点？
我目前得到的是：
\documentclass[tikz]{standalone}
% Usepackages
\usepackage{pgfplots}
\usepackage{pgfplotstable}
\usepackage{longtable}
\usepackage{booktabs}
\usepackage{tabularx, ragged2e} % CC
\newcolumntype{L}[1]{>{\raggedright\arraybackslash}p{#1}} % linksbündig mit Breitenangabe
\newcolumntype{C}[1]{>{\centering\arraybackslash}p{#1}} % zentriert mit Breitenangabe
\newcolumntype{R}[1]{>{\raggedleft\arraybackslash}p{#1}} % rechtsbündig mit Breitenangabe
% Path definitions
\newcommand{\CCData}{../../Data/CC}
\begin{document}
\pgfplotstableread{\CCData/results/1318AaBb-1day.txt}{\AfAaBbA}
\pgfplotstableread{\CCData/results/1318AaBb-2day.txt}{\AfAaBbB}
% missing part but I don't even get to load the to fiels
\end{document}
如果我编译它，我会得到以下错误：
./1318AaBb-1day.tex:21: Package pgfplots Error: Table '../../Data/CC/results/13
18AaBb-1day.txt' appears to have too many columns in line 11: Ignoring 'Sebasti
an&2&2&22&2&1&21&1909.3125&1773.2791666666667&0.34166666666666501&135.691666666
66658&694.02916666666647&36.187499999999986&292.95416666666659&364.887499999999
93&365&224&42&99&1743'. PGFPlots found that the number of columns is larger tha
n the previously determined number of columns. Please verify that every cell en
try is separated correctly (use braces {<cell entry>} if necessary. Also verify
that column names are plain ASCII.). This error is not critical.
See the pgfplots package documentation for explanation.
Type H <return> for immediate help.
...
l.21 ...CData/results/1318AaBb-1day.txt}{\AfAaBbA}
^^M
?
但是，直接加载第一个文件确实\pgfplotstabletypeset[options]{\CCData/results/1318AaBb-1day.txt}有效。
这是我的输入文件的前 13 行：
001. Porto, Portugal &Portugal&Porto&4&2&42&4&1&41&1491.6666666666674&1291.7916666666674&2.4958333333333336&197.37916666666663&882.76250000000005&31.149999999999991&485.70416666666665&365.90833333333336&365&184&69&112&2106
002. Braganca, Portugal &Portugal&Bragança&2&1&21&2&1&21&2339.974999999999&2207.4624999999992&0.28333333333333854&132.22916666666671&893.21249999999998&13.983333333333352&700.82083333333333&178.40833333333333&365&222&81&62&152
003. Coimbra, Portugal &Portugal&Coimbra&4&2&42&4&2&42&1294.3124999999998&1155.1208333333332&3.6291666666666664&135.5625&1209.1083333333333&27.895833333333329&943.25416666666672&237.95833333333326&365&166&125&74&2532
004. Lisbon, Portugal &Portugal&Lisbon&4&2&42&4&2&42&1086.0833333333335&964.28333333333353&2.3333333333333393&119.46666666666668&1443.9624999999996&21.954166666666637&1219.7791666666662&202.22916666666666&365&151&150&64&2394
005. La Coruna, Spain &Spain&La Coruña&4&2&42&4&1&41&1487.9537500000001&1360.1995833333335&0&127.75416666666669&764.72916666666674&58.320833333333283&269.34999999999997&437.05833333333351&365&214&41&110&1613
006. Pontevedra, Spain &Spain&Pontevedra&4&1&41&4&1&41&1328.2791666666665&1212.5999999999999&0&115.67916666666666&1062.6833333333332&50.558333333333323&598.98749999999984&413.1375000000001&365&186&77&102&709
007. Lugo, Spain &Spain&Lugo&2&1&21&1&1&11&2496.2333333333318&2317.1583333333315&3.2666666666666622&175.80833333333331&446.71666666666658&11.90833333333334&140.33333333333337&294.47499999999991&365&247&24&94&320
008. Oviedo, Spain &Spain&Oviedo&2&1&21&1&1&11&2018.7999999999986&1882.108333333332&0&136.69166666666666&587.9041666666667&30.062499999999986&247.41250000000002&310.42916666666667&365&237&39&89&958
009. Santander, Spain &Spain&Santander&4&2&42&4&2&42&1368.9958333333332&1270.2249999999999&0&98.770833333333357&1036.2833333333333&61.287499999999994&538.11666666666656&436.87916666666683&365&192&71&102&2645
010. Ourense, Spain &Spain&Ourense&2&1&21&2&1&21&1684.8125000000005&1513.8833333333339&0.40833333333333499&170.52083333333334&1087.6000000000001&9.0750000000000028&914.04583333333346&164.47916666666671&365&183&115&67&575
011. Leon, Spain &Spain&Leon&2&1&21&2&1&21&2749.7125000000001&2609.9041666666667&8.9000000000000092&130.90833333333336&625.66666666666674&3.7916666666666714&442.7833333333333&179.0916666666667&365&236&67&62&0
012. San Sebastian, Spain &Spain&San Sebastian&2&2&22&2&1&21&1909.3125&1773.2791666666667&0.34166666666666501&135.69166666666658&694.02916666666647&36.187499999999986&292.95416666666659&364.88749999999993&365&224&42&99&1743
013. Valladolid, Spain &Spain&Valladolid&2&1&21&2&1&21&2376.6249999999991&2302.9999999999991&0.61250000000000426&73.012500000000017&892.3&18.25&761.66250000000002&112.38749999999999&365&229&99&37&0
答案1
我可以复制此行为。我不知道为什么，但我怀疑某些地方隐藏着一些 Unicode 问题。
我找不到有问题的字符，但如果我将数据导入 Excel 并再次导出，它就会开始读取表格，没有任何问题。然后我还filecontents通过复制粘贴数据来使用环境。没有用，但如果我用一些合法的输入覆盖文件，然后在清理后导入数据，它就会再次起作用。
所以我的赌注是你的数据编码或相关的东西。
\documentclass{article}
\usepackage{fontspec}
\usepackage{pgfplotstable,filecontents,pdflscape}
\pgfplotsset{compat=1.11}
\begin{filecontents*}{data.csv}
{001. Porto, Portugal } & Portugal & Porto & 4 & 2 & 42 & 4 & 1 & 41 & 1491.6666666666674 & 1291.7916666666674 & 2.4958333333333336 & 197.37916666666663 & 882.76250000000005 & 31.149999999999991 & 485.70416666666665 & 365.90833333333336 & 365 & 184 & 69 & 112 & 2106
{002. Braganca, Portugal } & Portugal & Bragança & 2 & 1 & 21 & 2 & 1 & 21 & 2339.974999999999 & 2207.4624999999992 & 0.28333333333333854 & 132.22916666666671 & 893.21249999999998 & 13.983333333333352 & 700.82083333333333 & 178.40833333333333 & 365 & 222 & 81 & 62 & 152
{003. Coimbra, Portugal } & Portugal & Coimbra & 4 & 2 & 42 & 4 & 2 & 42 & 1294.3124999999998 & 1155.1208333333332 & 3.6291666666666664 & 135.5625 & 1209.1083333333333 & 27.895833333333329 & 943.25416666666672 & 237.95833333333326 & 365 & 166 & 125 & 74 & 2532
{004. Lisbon, Portugal } & Portugal & Lisbon & 4 & 2 & 42 & 4 & 2 & 42 & 1086.0833333333335 & 964.28333333333353 & 2.3333333333333393 & 119.46666666666668 & 1443.9624999999996 & 21.954166666666637 & 1219.7791666666662 & 202.22916666666666 & 365 & 151 & 150 & 64 & 2394
{005. La Coruna, Spain } & Spain & La Coruña & 4 & 2 & 42 & 4 & 1 & 41 & 1487.9537500000001 & 1360.1995833333335 & 0 & 127.75416666666669 & 764.72916666666674 & 58.320833333333283 & 269.34999999999997 & 437.05833333333351 & 365 & 214 & 41 & 110 & 1613
{006. Pontevedra, Spain } & Spain & Pontevedra & 4 & 1 & 41 & 4 & 1 & 41 & 1328.2791666666665 & 1212.5999999999999 & 0 & 115.67916666666666 & 1062.6833333333332 & 50.558333333333323 & 598.98749999999984 & 413.1375000000001 & 365 & 186 & 77 & 102 & 709
{007. Lugo, Spain } & Spain & Lugo & 2 & 1 & 21 & 1 & 1 & 11 & 2496.2333333333318 & 2317.1583333333315 & 3.2666666666666622 & 175.80833333333331 & 446.71666666666658 & 11.90833333333334 & 140.33333333333337 & 294.47499999999991 & 365 & 247 & 24 & 94 & 320
{008. Oviedo, Spain } & Spain & Oviedo & 2 & 1 & 21 & 1 & 1 & 11 & 2018.7999999999986 & 1882.108333333332 & 0 & 136.69166666666666 & 587.9041666666667 & 30.062499999999986 & 247.41250000000002 & 310.42916666666667 & 365 & 237 & 39 & 89 & 958
{009. Santander, Spain } & Spain & Santander & 4 & 2 & 42 & 4 & 2 & 42 & 1368.9958333333332 & 1270.2249999999999 & 0 & 98.770833333333357 & 1036.2833333333333 & 61.287499999999994 & 538.11666666666656 & 436.87916666666683 & 365 & 192 & 71 & 102 & 2645
{010. Ourense, Spain } & Spain & Ourense & 2 & 1 & 21 & 2 & 1 & 21 & 1684.8125000000005 & 1513.8833333333339 & 0.40833333333333499 & 170.52083333333334 & 1087.6000000000001 & 9.0750000000000028 & 914.04583333333346 & 164.47916666666671 & 365 & 183 & 115 & 67 & 575
{011. Leon, Spain } & Spain & Leon & 2 & 1 & 21 & 2 & 1 & 21 & 2749.7125000000001 & 2609.9041666666667 & 8.9000000000000092 & 130.90833333333336 & 625.66666666666674 & 3.7916666666666714 & 442.7833333333333 & 179.0916666666667 & 365 & 236 & 67 & 62 & 0
{012. San Sebastian, Spain} & Spain & San Sebastian & 2 & 2 & 22 & 2 & 1 & 21 & 1909.3125 & 1773.2791666666667 & 0.34166666666666501 & 135.69166666666658 & 694.02916666666647 & 36.187499999999986 & 292.95416666666659 & 364.88749999999993 & 365 & 224 & 42 & 99 & 1743
{013. Valladolid, Spain } & Spain & Valladolid & 2 & 1 & 21 & 2 & 1 & 21 & 2376.6249999999991 & 2302.9999999999991 & 0.61250000000000426 & 73.012500000000017 & 892.3 & 18.25 & 761.66250000000002 & 112.38749999999999 & 365 & 229 & 99 & 37 & 0
\end{filecontents*}
\pgfplotstableread[col sep=&,header=false]{data.csv}{\mytable}
\begin{document}
\tiny
\begin{landscape}
\pgfplotstabletypeset[every head row/.style={output empty row},
column type=r,
display columns/0/.style={string type},
display columns/1/.style={string type},
display columns/2/.style={string type}
]{\mytable}
\end{landscape}
\end{document}
