如何使用 Pandas 从字符串导入数据框
背景
测试时各种功能,用户可能需要从字符串创建 DataFrame。本教程演示了实现此目的的简单方法。
解决方案
要从字符串创建 DataFrame,可以使用 StringIO 模块。这是分步指南:
- 导入必要的模块:
import sys if sys.version_info[0] <p>将 sys.version_info[0] 替换为 3 Python 3 或 2 for Python 2。</p><ol start="2"><li><strong>创建字符串缓冲区:</strong></li></ol><pre class="brush:php;toolbar:false">TESTDATA = StringIO("""col1;col2;col3 1;4.4;99 2;4.5;200 3;4.7;65 4;3.2;140 """)
将三引号的内容替换为您的测试data.
- 将字符串缓冲区读入 DataFrame:
df = pd.read_csv(TESTDATA, sep=";")
这将创建一个带有分号分隔列的 DataFrame df。
通过执行以下步骤,用户可以方便地从字符串创建 DataFrame,无论 Python 版本如何。
以上是如何从字符串创建 Pandas DataFrame?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

ArraySareAryallyMoremory-Moremory-forigationDataDatueTotheIrfixed-SizenatureAntatureAntatureAndirectMemoryAccess.1)arraysStorelelementsInAcontiguxufulock,ReducingOveringOverheadHeadefromenterSormetormetAdata.2)列表,通常

ToconvertaPythonlisttoanarray,usethearraymodule:1)Importthearraymodule,2)Createalist,3)Usearray(typecode,list)toconvertit,specifyingthetypecodelike'i'forintegers.Thisconversionoptimizesmemoryusageforhomogeneousdata,enhancingperformanceinnumericalcomp

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Pythondoesnothavebuilt-inarrays;usethearraymoduleformemory-efficienthomogeneousdatastorage,whilelistsareversatileformixeddatatypes.Arraysareefficientforlargedatasetsofthesametype,whereaslistsofferflexibilityandareeasiertouseformixedorsmallerdatasets.

theSostCommonlyusedModuleForCreatingArraysInpyThonisnumpy.1)NumpyProvidEseffitedToolsForarrayOperations,Idealfornumericaldata.2)arraysCanbeCreatedDusingsnp.Array()for1dand2Structures.3)

toAppendElementStoApythonList,usetheappend()方法forsingleements,Extend()formultiplelements,andinsert()forspecificpositions.1)useeAppend()foraddingoneOnelementAttheend.2)useextendTheEnd.2)useextendexendExendEnd(

TocreateaPythonlist,usesquarebrackets[]andseparateitemswithcommas.1)Listsaredynamicandcanholdmixeddatatypes.2)Useappend(),remove(),andslicingformanipulation.3)Listcomprehensionsareefficientforcreatinglists.4)Becautiouswithlistreferences;usecopy()orsl

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