将 csv 单元格转换为嵌套列表答案

【问题标题】：Convert csv cells to a nested list将 csv 单元格转换为嵌套列表
【发布时间】：2021-12-01 07:21:46
【问题描述】：

我有一个 .csv 文件，其中有一列还包含一个结构化的值列表：

我想做的是创建一个包含以下格式的所有值的嵌套列表，所以我可以用另一种方法遍历它们：

[[1009, 1310], [9420, 9699], [11590, 12009], [12290, 12499], [14460, 14809]]

我尝试通过简单地将单元格转换为列表来阅读它：

df = pd.read_csv('example.csv', usecols=['anomaly_sequences'])
a = df.iloc[0]['anomaly_sequences']
print(a[0])

但我得到的输出是：[

如果我用 print(a.dtype) 检查它的类型，我会得到：

AttributeError: 'str' object has no attribute 'dtype'

如何直接将其作为列表而不是字符串读取？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您可以使用标准 ast 库中的 literal_eval 获取字符串并将其计算为 Python 代码。

import ast
df['anomaly_sequences'] = df['anomaly_sequences'].apply(ast.literal_eval)

【讨论】：

我认为OP有df = pd.DataFrame(data={'A':'[(1,2),(3,4)]'})形式的数据，他想要的是list of lists而不是list of tuples
他表示需要对它们进行迭代和索引——这可以通过任何一种列表来实现。
这个解决方案给了我ValueError: If using all scalar values, you must pass an index 我在上面评论中发布的df
更新为使用 literal_eval 而不是 safe_eval。这会将字符串转换为 python 文字，因此您的序列字段应该转换。