从仅包含 1 列的 csv 创建数据框。像这样的数据：[1,2,3], 0, 100

Question

我不能使用逗号分隔符，因为列表中的第一个元素中也有逗号。

也许我必须首先在“]”处拆分并创建 2 列，然后替换第一列中的逗号。但我认为，这不是推荐的方式。

我尝试过的：

将在 Excel 中创建的 data.csv 上传到 Jupiter Notebook 后，列似乎消失了，因此我无法使用建议的 A 属性。有没有类似的方法？

csv without columns

Answer 1

您可以通过在 Python 中创建一个有效的 Dataframe 进行试验，然后使用 pandas.to_csv 将其输出，以查看 pandas 期望 CSV 数据帧如何格式化（假设它应该能够“往返”自己的数据帧）。

我在https://repl.it/languages/python3 测试了以下内容（使用我的最小 Python 和零熊猫经验）：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'list': [[5,6,7,8]],
                   'true': 0,
                   'amount': 210})
csv = df.to_csv(index=False)
print(csv)

输出是：

list,true,amount
"[5, 6, 7, 8]",0,210

列表字段中的前导空格是由pandas.to_csv 添加的，但我怀疑pandas.read_csv 解析器是否需要它们。

这个结果是我在任何情况下都会假设的，因为这是在 CSV 的字段中包含逗号的定义方法。带引号的字段是可选的，但包含逗号的字段是必需的。

所以你的 CSV 数据应该是：

list,true,amount
"[5,6,7,8]",0,210
"[2,2,0]",1,110
"[2,7]",0,200 

如果字段本身包含双引号，则重复双引号，如 https://en.wikipedia.org/wiki/Comma-separated_values 示例中所示

1997,Ford,E350,"Super, ""luxurious"" truck"

其中字符串Super, "luxurious" truck 是包含逗号和双引号的单个字符串字段。

Answer 2

首先，您使用的 CSV 文件的格式很差。您永远不应该将多种数据类型放在一个列中。但是，可以将存在于单个列中的多种数据类型分开。

您可以这样做：

import pandas as pd
from ast import literal_eval

df = pd.read_csv('data.csv', usecols=[0], sep=';', header=None)
colA = df[0][1:].apply(literal_eval)
print(colA.head())

输出：

>> 1    ([5, 6, 7, 8], 0, 210)
>> 2       ([2, 2, 0], 1, 110)
>> 3          ([2, 7], 0, 200)
>> Name: A, dtype: object

使用; 作为分隔符，因为它不在该列的任何地方使用。 colA 是熊猫系列对象。
列值转换为 3 种数据类型的 tuple：List、int、int。
你可以像这样遍历它们：

for row in colA:
    l, t, a = row
    print(f'List={l}, True={t}, Amount={a}')

输出：

>> List=[5, 6, 7, 8], True=0, Amount=210
>> List=[2, 2, 0], True=1, Amount=110
>> List=[2, 7], True=0, Amount=200