在 pandas/python 中，读取存储为字符串的数组答案

【问题标题】：In pandas/python, reading array stored as string在 pandas/python 中，读取存储为字符串的数组
【发布时间】：2014-05-31 22:01:55
【问题描述】：

我有一个 pandas 数据框，其中一列的每个元素都有字符串数组。

所以是这样的。

  col1 col2
0 120  ['abc', 'def']
1 130  ['ghi', 'klm']

现在，当我使用 to_csv 将其存储到 csv 时，它似乎很好。当我使用 from_csv 读回它时，我似乎读回了它。但是当我分析每个单元格中的值时，数组是

'[' ''' 'a' 'b' 'c' 等等。所以本质上它不是将它作为一个数组读取，而是一组字符串。有人可以建议我如何将此字符串转换为数组吗？

我的意思是说数组已经像字符串一样存储了

'[\'abc\',\'def\']'

【问题讨论】：

标签： python arrays csv pandas dataframe

【解决方案1】：

正如其他问题中提到的，你应该在这里使用literal_eval：

from ast import literal_eval
df['col2'] = df['col2'].apply(literal_eval)

在行动：

In [11]: df = pd.DataFrame([[120, '[\'abc\',\'def\']'], [130, '[\'ghi\',\'klm\']']], columns=['A', 'B'])

In [12]: df
Out[12]:
     A              B
0  120  ['abc','def']
1  130  ['ghi','klm']

In [13]: df.loc[0, 'B']  # a string
Out[13]: "['abc','def']"

In [14]: df.B = df.B.apply(literal_eval)

In [15]: df.loc[0, 'B']  # now it's a list
Out[15]: ['abc', 'def']

【讨论】：

我能解释一下literal_eval是如何解决上述问题的吗？
@HammadHassan 它尝试将字符串解析为 python 对象，类似于 json.loads。
我很确定这比使用 pandas 自己的 split 函数要慢 - 请参阅下面的答案。

【解决方案2】：

没关系。

我要做的就是

arr = s[1:-1].split(',')

这去掉了方括号，并将字符串拆分为我想要的数组。

【讨论】：

【解决方案3】：

如果没有 pandas，这是使用 ast 模块的 literal_eval() 的一种方法：

>>> data = "['abc', 'def']"
>>> import ast
>>> a_list = ast.literal_eval(data)
>>> type(a_list)
<class 'list'>
>>> a_list[0]
'abc'

【讨论】：

对于熊猫，你也应该使用literal_eval!
@AndyHayden 啊，好吧！没用过熊猫，不知道:)
这正是我想要的。

【解决方案4】：

也许尝试使用不同的分隔符值？像这样：

DataFrame.to_csv(filepath, sep=';')

然后阅读

DataFrame.from_csv(filepath, sep=';')

【讨论】：