Python技巧分享之如何将字符串转回DataFrame格式
作者:IT里的交易员
前言
平常我们使用pandas,一般使用的是DataFrame和Series,但个别交换数据的时候,只能使用字符串,我们需要将df转为字符串输出。但交换完的数据,我们又需要将字符串再转回DataFrame格式,这个怎么办呢?
下文我们就来看看,如何处理?文中df代表DataFrame数据。
一、两行语句搞定数据转换
1.df转为字符串
dfstr = df.to_string()
2.字符串转为df
df2 = pd.read_csv(StringIO(dfstr), sep=‘\s+’)
注:这里前提是str的确是df的数据组织方式。
二、使用方法示例
文中为了方便展示表格,使用了prettytable,如果报错没有该模块,使用如下语句安装即可。
pip install prettytable
完整演示代码如下:
# ===============表格美化输出=============== def df_table(df,index): import prettytable as pt tb = pt.PrettyTable() tb.add_column(index,df.index) for col in df.columns.values: tb.add_column(col, df[col]) print(tb) import pandas as pd from io import StringIO df = pd.DataFrame({'A' : ['1', '2', '3', '4'] * 3, 'B' : ['A', 'B', 'C'] * 4}) df_table(df,'原始df') dfstr = df.to_string() print('\ndfstr数据类型:\n',type(dfstr)) print('\ndfstr数据内容:\n',dfstr) df2 = pd.read_csv(StringIO(dfstr), sep='\s+') print('\ndf2数据类型:\n',type(df2)) print('\ndf2数据内容:\n',df2) df_table(df2,'dfstr转df')
执行结果如下:
+--------+---+---+
| 原始df | A | B |
+--------+---+---+
| 0 | 1 | A |
| 1 | 2 | B |
| 2 | 3 | C |
| 3 | 4 | A |
| 4 | 1 | B |
| 5 | 2 | C |
| 6 | 3 | A |
| 7 | 4 | B |
| 8 | 1 | C |
| 9 | 2 | A |
| 10 | 3 | B |
| 11 | 4 | C |
+--------+---+---+
dfstr数据类型: <class 'str'>
dfstr数据内容:
A B
0 1 A
1 2 B
2 3 C
3 4 A
4 1 B
5 2 C
6 3 A
7 4 B
8 1 C
9 2 A
10 3 B
11 4 C
df2数据类型: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
df2数据内容:
A B
0 1 A
1 2 B
2 3 C
3 4 A
4 1 B
5 2 C
6 3 A
7 4 B
8 1 C
9 2 A
10 3 B
11 4 C
+-----------+---+---+
| dfstr转df | A | B |
+-----------+---+---+
| 0 | 1 | A |
| 1 | 2 | B |
| 2 | 3 | C |
| 3 | 4 | A |
| 4 | 1 | B |
| 5 | 2 | C |
| 6 | 3 | A |
| 7 | 4 | B |
| 8 | 1 | C |
| 9 | 2 | A |
| 10 | 3 | B |
| 11 | 4 | C |
+-----------+---+---+
请按任意键继续. . .
总结
将DataFrame转化为str进行数据交换,但最终我们还是需要使用DataFrame来处理数据。在转换回DataFrame时,要注意str的存储内容依然保持DataFrame的格式形式,否则将引起转换异常。
使用以上方法,一般来说都不会有什么问题。如果系统已自动转为字符串,也可以使用步骤2转化为DataFrame。
到此这篇关于Python技巧分享之如何将字符串转回DataFrame格式的文章就介绍到这了,更多相关Python字符串转DataFrame内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!