如何从 html 系列（字符串）导入 DataFrame？答案

【问题标题】：How do I import into a DataFrame from an html series (string)?如何从 html 系列（字符串）导入 DataFrame？
【发布时间】：2020-03-23 14:26:00
【问题描述】：

我有一段包含一系列的 html 代码。我已将字符串格式更改为使用熊猫系列所需的格式

s = {"2014-12-31":["price":385000,"count":3],"2013-12-31":["price":380000,"count":2],"2010-12-31":["price":400000,"count":2],"2019-10-31":["price":null,"count":null]}

如何将其放入数据框中？

我试过了

df = pd.Series(s)

我什至尝试删除“价格”：和“计数”：但没有成功。当然，必须有一种简单的方法来从字符串中导入系列，就好像它最初只是定义为系列一样。我错过了什么？

【问题讨论】：

哦，我也试过 df = pd.DataFrame(pd.Series(s)) 。这会创建一个不正确的数据框。
您的 s 如图所示不是有效的 Python 对象。它看起来像一个嵌套的dict，但那些方括号不应该存在，nulls 也不应该存在。请显示变量s的实际值。
请更具体、更谨慎地使用语言。在 Pandas 中，Series 是一个序列类型，这使得 html 系列 和 将字符串格式更改为所需的系列 等表达式令人困惑和模棱两可。

标签： python string pandas dataframe

【解决方案1】：

从此...

s = '{"2014-12-31":["price":385000,"count":3],"2013-12-31":["price":380000,"count":2],"2010-12-31":["price":400000,"count":2],"2019-10-31":["price":null,"count":null]}'

如果我从数据中删除列标题

s = re.sub('"price":','',s)
s = re.sub('"count":','',s)

然后这个工作......（需要导入 json）

df = pd.DataFrame(json.loads(s))

这是生成的数据框...

2014-12-31  2013-12-31  2010-12-31  2019-10-31
0   385000  380000  400000  None
1   3   2   2   None

还有

df.T

给这个

    0   1
2014-12-31  385000  3
2013-12-31  380000  2
2010-12-31  400000  2
2019-10-31  None    None

【讨论】：

这不是答案，是吗？为什么您在此处输入的字符串与您问题中的输入不匹配？
是的，这是一个答案，尽管不允许我使用我认为可以使用 pandas 的列名。与原始问题的唯一变化是数据位于字符串中，因此我添加了引号。

【解决方案2】：

import pandas as pd

priceSeries = pd.Series([385000,380000,400000], index= ["2014-12-31","2013-12-31","2010-12-31"])
countSeries = pd.Series([3,2,2], index= ["2014-12-31","2013-12-31","2010-12-31"])

s = pd.DataFrame({"price": priceSeries,"count":countSeries})

s

【讨论】：

此解决方案需要对原始数据进行完全重新格式化 :( 但是，我已经发布了一个解决方案。我将原始字段作为字符串 - 缺少包含引号。