将列表输出和导入到 Pandas DataFrame

Question

我希望能够在每次运行函数时附加到 .txt 文件。

我试图写入函数的输出是这样的：

somelist = ['a','b','b','c']
somefloat = -0.64524
sometuple = (235,633,4245,524)
output = tuple(somelist,somefloat,sometuple) (the output does not need to be in tuple format.)

现在，我的输出是这样的：

outfile = open('log.txt','a')
out = str(output)+'\n
outfile.write(out)

这种工作，但我必须像这样导入它：

with open('log.txt', "r") as myfile:
    mydata = myfile.readlines()
    for line in mydata:  
        line = eval(line)

理想情况下，我希望能够将其直接导入到 Pandas DataFrame 中，如下所示：

dflog = pd.read_csv('log.txt')

并让它生成一个三列数据集，第一列包含一个列表（字符串格式很好），第二列包含一个浮点数，第三列包含一个元组（与列表相同）。

我的问题是：

1. 有没有办法以更容易导入 pandas 的格式附加输出

2. 有没有更简单的方法来做这件事，这似乎是一个很常见的任务，如果有人把它写成一两行代码，我不会感到惊讶。

Answer 1

执行此操作的一种方法是使用自定义分隔符分隔列，例如 '|'

说：

somelist = ['a','b','b','c']
somefloat = -0.64524
sometuple = (235,633,4245,524)
output = str(somelist) + "|" + str(somefloat) + "|" + str(sometuple)

（如果您想要更多列，请使用string.join() 或类似的东西）

那么，和以前一样：

outfile = open('log.txt','a')
out = output + '\n'
outfile.write(out)

就像阅读整个文件一样

pd.read_csv("log.txt", sep='|')

请注意，不鼓励使用列表或元组作为 pandas 中的条目（虽然我找不到官方参考）。为了加快运算速度，您可能会考虑将元组或列表分成单独的列，以便留下浮点数、整数或简单字符串。如果您需要，Pandas 可以轻松处理自动命名。