Python で文字列を解析して Pandas DataFrame にする方法は?

文字列を Pandas DataFrame に解析する

テストを容易にするために、文字列を Pandas DataFrame に解析する必要が生じる場合があります。

見てみましょう次のテストを考えてみましょうデータ:

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

解決策:

文字列から DataFrame を作成する簡単な方法の 1 つは、StringIO を利用することです。このユーティリティを使用すると、Pandas がファイルと同じように読み取ることができるメモリ内ストリーム オブジェクトを作成できます。その方法は次のとおりです。

import sys
import io

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=";")

このコードは、TESTDATA 文字列から StringIO オブジェクトを作成します。 Python のバージョンに応じて、StringIO または io.StringIO の使用が必要になる場合があります。次に、Pandas の read_csv() 関数は、セミコロン (「;」) をフィールド区切り文字として利用して、メモリ内ストリームを実際のファイルであるかのように解析します。

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