python—将具有列表字符串表示的 Dataframe 转换为具有列表的 Dataframe

yfjy0ee7 于 2021-08-25 发布在 Java

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我的Pandas数据框不知怎么搞砸了。其中有两列本应包含列表，但现在它们包含列表字符串：

id.       array

72        [ 2.2545414  -0.8302277  -9.557333    1.944972...
73        [ 3.0519443   1.2425094  -1.7121094   0.394222...
74        [ 2.9175313   1.0301533  -1.0083416   1.545938...
77        [-8.521629    3.2176793   2.5869853   1.399137...

id.       names_arrays

72        ['T恤', '外套', '夹克', '衬衣', '领带', '衬衫', '围巾', '粉色...
73        ['济科', '外画', '段萍', '泰舍', '萎缩性', '祝丹妮', '大京', '...
74        ['秀场', '时装周', '时装秀', '舞台', '红毯', '时装设计', '复古风'...

您无法在 Dataframe 本身上看到它，但当我打印时：

np.array(df['array'][:1])[0]

我明白了

'[ 2.2545414  -0.8302277  -9.557333    1.9449722   3.7186048   5.790459\n  0.07255215  1.3358237  -2.9177604   4.03371    -1.4177471  -1.2400303\n  2.5485678   1.0194561   0.14744097 -1.0286134   2.1207867  -1.6046501\n  3.640595   11.30236     0.98157316 -4.8968134  -0.80825585 -2.9547403\n  8.363517   -0.7563907   0.590438    0.14872111  0.28678164 -4.1656523\n  0.21350707  2.7396295  -0.86256826 -3.0678177  -2.2119153  -3.3205476\n  1.7437696  -3.5955458  -3.811455   -2.4635699   2.3464768   3.774634\n]'

另一栏:

np.array(df['names_arrays'][:1])[0]
>>> "['T恤', '外套', '夹克', '衬衣', '领带', '衬衫', '围巾', '粉色', '纽扣', '球鞋']"

我发现这对未来很有用 names_arrays 柱

literal_eval(np.array(df['names_arrays'][:1])[0])
>>> ['T恤', '外套', '夹克', '衬衣', '领带', '衬衫', '围巾', '粉色', '纽扣', '球鞋']

但是1.我不知道如何对整个 Dataframe （而不是一行）和2.这对列不起作用 array 因为数字之间没有逗号，也有 \n 有时介于两者之间

python DataFrame pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/68306833/convert-a-dataframe-with-string-representations-of-lists-to-a-dataframe-with-lis

1条答案

按热度按时间

xkftehaa1#

你可以用 applymap 在自定义函数上：

import pandas as pd

data = [('[ 2.2545414  -0.8302277  -9.557333    1.944972]', "['T恤', '外套', '夹克', '衬衣', '领带', '衬衫', '围巾', '粉色']"), ('[ 3.0519443   1.2425094  -1.7121094   0.394222]', "['济科', '外画', '段萍', '泰舍', '萎缩性', '祝丹妮', '大京']")]
df = pd.DataFrame(data, columns=['array', 'names_arrays'])

def fix_lists(text):
    return text.replace('[', '').replace(']', '').replace(',', ' ').replace("'", '').split()

df = df.applymap(fix_lists)
``` `df['array'][0][0]` 将返回2.2545414，并且 `df['names_arrays'][0][0]` T恤.

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