Wie kann ich in Python einen Pandas-DataFrame aus einer durch Semikolons getrennten Zeichenfolge erstellen?

Einen Pandas-DataFrame aus einem String lesen

Pandas bietet einen umfassenden Satz an Datenanalysetools für Python-Benutzer. Eine häufige Herausforderung besteht darin, Daten aus verschiedenen Quellen in einen DataFrame zu importieren. Insbesondere Zeichenfolgen können eine praktische Möglichkeit sein, Tabellendaten zu Test- oder anderen Zwecken zu speichern.

Wenn Sie eine Zeichenfolge haben, die durch Semikolons getrennte Daten enthält, wie:

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

Das können Sie ganz einfach Konvertieren Sie es in einen Pandas DataFrame, indem Sie StringIO verwenden, das einen dateiähnlichen Puffer für Strings bereitstellt. Der folgende Code zeigt, wie dies erreicht wird:

import pandas as pd
from io import StringIO

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=";")

Dieser Code verwendet die Funktion pd.read_csv(), um die TESTDATA-Zeichenfolge als CSV-Datei zu analysieren, wobei Semikolons als Trennzeichen behandelt werden. Der resultierende DataFrame mit dem Namen df enthält die strukturierten Daten aus der Zeichenfolge.

Durch die Nutzung von StringIO können Sie Zeichenfolgen bequem bearbeiten, als wären sie Dateiobjekte, was den Import von Daten aus verschiedenen Quellen in Pandas vereinfacht DataFrames zur Analyse und Manipulation.

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