如何从一个string创buildpandas数据框

为了testing一些function，我想从一个string创build一个DataFrame 。 假设我的testing数据如下所示：

 TESTDATA="""col1;col2;col3 1;4.4;99 2;4.5;200 3;4.7;65 4;3.2;140 """ 

将数据读入Pandas DataFrame最简单的方法是什么？

Answer 1

简单的方法是使用StringIO并将其传递给pandas.read_csv函数。 例如：

 import sys if sys.version_info[0] < 3: from StringIO import StringIO else: from io import StringIO import pandas as pd TESTDATA=StringIO("""col1;col2;col3 1;4.4;99 2;4.5;200 3;4.7;65 4;3.2;140 """) df = pd.read_csv(TESTDATA, sep=";") 

Answer 2

一个CSV看起来很难将数据存储为一个stringvariables。 考虑pipe道分隔的数据。 各种IDE和编辑器可能有一个插件来将pipe道分隔的文本格式化为一个整洁的表格。

以下为我工作。 要使用它，请将其存储到名为pandas_util.py的文件中，并调用read_pipe_separated_str(str_input) 。 函数的文档string中包含一个示例。

 import io import re import pandas as pd def _prepare_pipe_separated_str(str_input): substitutions = [ ('^ *', ''), # Remove leading spaces (' *$', ''), # Remove trailing spaces (r' *\| *', '|'), # Remove spaces between columns ] if all(line.lstrip().startswith('|') and line.rstrip().endswith('|') for line in str_input.strip().split('\n')): substitutions.extend([ (r'^\|', ''), # Remove redundant leading delimiter (r'\|$', ''), # Remove redundant trailing delimiter ]) for pattern, replacement in substitutions: str_input = re.sub(pattern, replacement, str_input, flags=re.MULTILINE) return str_input def read_pipe_separated_str(str_input): """Read a Pandas object from a pipe-separated table contained within a string. Example: | int_score | ext_score | automation_eligible | | | | True | | 221.3 | 0 | False | | | 576 | True | | 300 | 600 | True | The leading and trailing pipes are optional, but if one is present, so must be the other. In PyCharm, the "Pipe Table Formatter" plugin has a "Format" feature that can be used to neatly format a table. """ str_input = _prepare_pipe_separated_str(str_input) return pd.read_csv(io.StringIO(str_input), sep='|')