如何使用pandas将csv列作为dtype列表读取?

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了如何使用pandas将csv列作为dtype列表读取?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

我有一个包含3列的csv文件,其中第3列的每一行都包含值列表。从下表结构中可以看出

Col1,Col2,Col3
1,a1,"['Proj1', 'Proj2']"
2,a2,"['Proj3', 'Proj2']"
3,a3,"['Proj4', 'Proj1']"
4,a4,"['Proj3', 'Proj4']"
5,a5,"['Proj5', 'Proj2']"

每当我尝试读取此csv时,Col3将被读取为str对象而不是列表。我试图改变列的dtype列表,但得到“属性错误”如下

df = pd.read_csv("inputfile.csv")
df.Col3.dtype = list

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-19-6f9ec76b1b30> in <module>()
----> 1 df.Col3.dtype = list

C:Python27libsite-packagespandascoregeneric.pyc in __setattr__(self,         name, value)
   1953                     object.__setattr__(self, name, value)
   1954             except (AttributeError, TypeError):
-> 1955                 object.__setattr__(self, name, value)
   1956 
   1957     #----------------------------------------------------------------------

AttributeError:无法设置属性

如果你可以指导我如何去做它真的很棒。

答案

你可以使用ast lib:

from ast import literal_eval


df.Col3 = df.Col3.apply(literal_eval)
print(df.Col3[0][0])
Proj1

您也可以使用converters从csv创建数据框时执行此操作:

df = pd.read_csv("in.csv",converters={"Col3": literal_eval})

如果您确定所有字符串的格式相同,则剥离和拆分将更快:

 df = pd.read_csv("in.csv",converters={"Col3": lambda x: x.strip("[]").split(", ")})

但是你最终会用引号括起来的字符串

另一答案

添加Cunninghams的替换回答:

df = pd.read_csv("in.csv",converters={"Col3": lambda x: x.strip("[]").replace("'","").split(", ")})

另见pandas - convert string into list of strings

以上是关于如何使用pandas将csv列作为dtype列表读取?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

如何使用 pandas 将一列 csv 读取为 dtype 列表?

当我通过 skip_footer arg 时,Pandas read_csv 忽略列 dtypes

Pandas - 使用 read_csv 指定具有混合列数据的 dtype

是否可以使用 pandas 的 read_csv 读取分类列?

将包含 NaN 的 Pandas 列转换为 dtype `int`

Python Pandas——Read_csv详解