Преобразование кадра данных pd в список

У меня есть этот текстовый ввод:

["A" "B" "C" "D"]
[8 3 6 11]
[5 7 4 3]
14

Я прочитал файл, используя:

df = pd.read_csv("data.txt", header = None, engine = 'python')

Затем я хотел бы преобразовать этот фрейм данных в списки. Я пытался сделать это:

L = df[0].iloc[0]
>>> '["A" "B" "C" "D"]'

Но тогда, если я хочу получить первое значение, вывод будет

L[0]

>>> '['

я уже пытался сделать

ast.literal_eval(L)

без успеха. Я получил:

['ABCD']

Любое предложение? Спасибо!

Итак, что бы вы сделали с четвертой строкой вашего ввода, «14»?

Dani Mesejo 11.03.2019 14:50

присвоить его переменной

Jorge Mendes 11.03.2019 14:54

Что вы имеете в виду присвоить его переменной? Не могли бы вы поместить ожидаемый фрейм данных для соответствующего ввода?

Dani Mesejo 11.03.2019 14:55
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
0
3
55
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Вы можете использовать Series.str.strip с Series.str.split:

df['new'] = df[0].str.strip('[]').str.split()
print (df)
                   0                   new
0  ["A" "B" "C" "D"]  ["A", "B", "C", "D"]
1         [8 3 6 11]         [8, 3, 6, 11]
2          [5 7 4 3]          [5, 7, 4, 3]
3                 14                  [14]

Если необходимы смешанные данные - lists со скаляром(ами) добавьте Series.mask для применения решения только для значений, начинающихся с [ проверенных Series.str.startswith:

df['new'] = df[0].mask(df[0].str.startswith('['), df[0].str.strip('[]').str.split())
print (df)
                   0                   new
0  ["A" "B" "C" "D"]  ["A", "B", "C", "D"]
1         [8 3 6 11]         [8, 3, 6, 11]
2          [5 7 4 3]          [5, 7, 4, 3]
3                 14                    14

Другие вопросы по теме