read_csv 指定要读取为列表的特定列的 dtype答案

【问题标题】：read_csv specifying dtype of a particular column to read as listread_csv 指定要读取为列表的特定列的 dtype
【发布时间】：2021-09-15 08:48:24
【问题描述】：

我正在尝试使用 read_csv 方法读取 CSV 文件。 item_number 列需要作为列表读取。

例如：'item_number' : ['123456']

df = pd.read_csv(filepath, sep =',', dtype = {'item_number' = list})

dtype = {'item_number' = list} -> 不起作用，而当我将其写为 dtype = {'item_number' = str} 时，它确实起作用。尝试使用转换器，但想使用 dtype 来完成。

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas dtype

【解决方案1】：

我认为 list 不是有效的 pandas dtype。您可以将其作为字符串读入，然后将其转换为列表

file_str = '''1|[123456]
2|[345678]'''

df = pd.read_csv(io.StringIO(file_str), sep='|', header=None)
df[2] = df[1].apply(lambda x: list(x[1:-1]))
print(df)
#   0         1                   2
#0  1  [123456]  [1, 2, 3, 4, 5, 6]
#1  2  [345678]  [3, 4, 5, 6, 7, 8]

【讨论】：

我想在阅读 csv 时内联阅读。

【解决方案2】：

我想你的意思是？

df = pd.read_csv(filepath, sep =',', dtypes = {'item_number': list})

但我不确定你的数据集是否可行，所以我想你需要：

df = pd.read_csv(filepath, sep =',', dtypes = {'item_number': pd.eval})

编辑：

试试：

df = pd.read_csv(filepath, sep =',')
df['item_number'] = df['item_number'].str[1:-1].map(list)

【讨论】：

@Sh2021 编辑了我的答案，现在应该可以使用了