pandas - 将字符串转换为字符串列表[重复]

Question

我有这个“file.csv”文件可以用 pandas 读取：

Title|Tags
T1|"[Tag1,Tag2]"
T1|"[Tag1,Tag2,Tag3]"
T2|"[Tag3,Tag1]"

使用

df = pd.read_csv('file.csv', sep='|')

输出是：

  Title              Tags
0    T1       [Tag1,Tag2]
1    T1  [Tag1,Tag2,Tag3]
2    T2       [Tag3,Tag1]

我知道Tags 列是一个完整的字符串，因为：

In [64]: df['Tags'][0][0]
Out[64]: '['

我需要将其读取为字符串列表，例如["Tag1","Tag2"]。我尝试了this 问题中提供的解决方案，但没有运气，因为我的[ 和] 字符实际上把事情搞砸了。

预期的输出应该是：

In [64]: df['Tags'][0][0]
Out[64]: 'Tag1'

Answer 1

您可以手动拆分字符串：

>>> df['Tags'] = df.Tags.apply(lambda x: x[1:-1].split(','))
>>> df.Tags[0]
['Tag1', 'Tag2']

Answer 2

或者

df.Tags=df.Tags.str[1:-1].str.split(',').tolist()

Answer 3

我认为你可以使用 json 模块。

import json
import pandas

df = pd.read_csv('file.csv', sep='|')
df['Tags'] = df['Tags'].apply(lambda x: json.loads(x))

所以这将像以前一样加载您的数据框，然后将 lambda 函数应用于Tags 列中的每个项目。 lambda 函数调用 json.loads() 将列表的字符串表示形式转换为实际列表。

Answer 4

您可以使用strip 和split 将字符串转换为列表。

df_out = df.assign(Tags=df.Tags.str.strip('[]').str.split(','))

df_out.Tags[0][0]

输出：

'Tag1'

Answer 5

您可以使用内置的ast.literal_eval，它适用于元组和列表

import ast
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"mytuples": ["(1,2,3)"]})

print(df.iloc[0,0])
# >> '(1,2,3)'

df["mytuples"] = df["mytuples"].apply(ast.literal_eval)

print(df.iloc[0,0])
# >> (1,2,3)

---

编辑：eval 应该避免！如果正在评估的字符串是os.system(‘rm -rf /’)，它将开始删除您计算机上的所有文件（here）。对于ast.literal_eval，提供的字符串或节点只能包含以下 Python 文字结构：字符串、字节、数字、元组、列表、字典、集合、布尔值和无 (here)。谢谢@TrentonMcKinney :)

Answer 6

您的df['Tags'] 似乎是一个字符串列表。如果您打印该列表，您应该得到 ["[tag1,tag2]","[Tag1,Tag2,Tag3]","[Tag3,Tag1]"] 这就是为什么当您调用第一个元素的第一个元素时，您实际上得到的是字符串的第一个单个字符，而不是您想要的。

您要么需要在之后解析该字符串。执行类似的操作

df['Tags'][0] = df['Tags'][0].split(',')

但是正如您在引用的示例中看到的那样，这会给您一个看起来像

的列表

in: df['Tags'][0][0] 
out: '[tag1'`

您需要的是一种解析字符串并编辑出多个字符的方法。您可以使用简单的正则表达式来执行此操作。比如：

 import re
 df['Tags'][0] = re.findall(r"[\w']+", df['Tags'][0])
 print(df['Tags'][0][0])

将打印：

 'tag1'

使用涉及 Pandas 转换器的其他答案，您可以编写如下转换器：

 def clean(seq_string):
      return re.findall(r"[\w']+", seq_string)

如果您不了解正则表达式，它们可能非常强大，但如果您不确定输入字符串的内容，它们也会变得不可预测。此处使用的表达式r"[\w']+" 将匹配任何常见的单词字符字母数字和下划线，并将其他所有内容视为re.findall 拆分列表的点。

Answer 7

这是一个简单而高效的操作：

df['Tags'].str.split(',')