从字符串列表中创建熊猫数据框

Question

我有这个foll。列表：

list_vals = ['col_a col_B col_C', '12.0 34.0 10.0', '15.0 111.0 23'] 

如何将它转换为熊猫数据框？

我可以这样开始：

df = pd.DataFrame(columns=list_vals[0].split()) 

有没有一种方法来填充数据帧的休息吗？

Answer 1

你可以使用io.StringIO为字符串送入read_csv：

In [23]: pd.read_csv(io.StringIO('\n'.join(list_vals)), delim_whitespace=True) 
Out[23]: 
    col_a col_B col_C 
0 12.0 34.0 10.0 
1 15.0 111.0 23.0 

这样做的好处是它会自动进行类型解释如果通货膨胀你读一个普通csv--的列彩车，大熊猫会做：

In [24]: _.dtypes 
Out[24]: 
col_a float64 
col_B float64 
col_C float64 
dtype: object 

虽然你可能只给你的名单分成数据帧直接构造，一切都将留字符串：

In [21]: pd.DataFrame(columns=list_vals[0].split(), 
         data=[row.split() for row in list_vals[1:]]) 
Out[21]: 
    col_a col_B col_C 
0 12.0 34.0 10.0 
1 15.0 111.0 23 

In [22]: _.dtypes 
Out[22]: 
col_a object 
col_B object 
col_C object 
dtype: object 

我们可以添加dtype=float来解决这个问题，当然，但我们可能会有混合类型，read_csv方法会按照通常的方式处理，这里我们必须手动完成。

Answer 2

可以通过转换为数据做与dict，如：

>>> pd.DataFrame({a: b for a, *b in (zip(*map(str.split, list_vals)))}) 
    col_B col_C col_a 
0 34.0 10.0 12.0 
1 111.0 23 15.0 

或与您原来的顺序：

>>> pd.DataFrame({a: b for a, *b in (zip(*map(str.split, list_vals)))}, 
...    columns=list_vals[0].split()) 
    col_a col_B col_C 
0 12.0 34.0 10.0 
1 15.0 111.0 23