把格式化的字符串转换成熊猫的数据吗？
把格式化的字符串转换成熊猫的数据吗？
提问于 2022-02-18 14:31:20
我有一个不寻常但一致的格式的长字符串，我想把它转换成一个熊猫数据框架。下面是重复的格式示例：
' {"Col A":"Val","Col B":10,"Col C":1},{"Col A":"Val","Col B":4,"Col C":0} '所希望的数据框架如下：
Col A Col B Col C
"Val" 10 1
"Val" 4 0我尝试过将字符串拆分为分隔符，但由于数据类型的变化，无法将每个分隔符转换为一行。
有更简单的方法吗？
回答 3
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2022-02-18 16:40:47
可以将字符串计算为字典，也可以将其解释为JSON。
评估不要使用eval (危险)，而是使用ast.literal_eval
s = ' {"Col A":"Val","Col B":10,"Col C":1},{"Col A":"Val","Col B":4,"Col C":0} '
from ast import literal_eval
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(literal_eval(s.strip()))对于JSON，直接使用pandas.read_json：
s = ' {"Col A":"Val","Col B":10,"Col C":1},{"Col A":"Val","Col B":4,"Col C":0} '
import pandas as pd
df = pd.read_json(f'[{s}]')输出：
Col A Col B Col C
0 Val 10 1
1 Val 4 0Stack Overflow用户
发布于 2022-02-18 14:41:49
我能想象到的最简单的方法。
import json
import pandas as pd
txt = ' {"Col A":"Val","Col B":10,"Col C":1},{"Col A":"Val","Col B":4,"Col C":0} '
# simulate a list of dicts and parse it like a json file
data = json.loads(f'[{txt}]')
df = pd.DataFrame(data)Stack Overflow用户
发布于 2022-02-18 15:13:12
eval()也适用于这种情况：
pd.DataFrame(eval(txt))
Col A Col B Col C
0 Val 10 1
1 Val 4 0页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/71180596
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