如何在 Python 中从分号分隔的字符串创建 Pandas DataFrame？

从字符串中读取 Pandas DataFrame

Pandas 为 Python 用户提供了一套全面的数据分析工具。一项常见的挑战是将数据从各种来源导入到 DataFrame 中。特别是，字符串可以是存储用于测试或其他目的的表格数据的便捷方法。

如果您有一个包含分号分隔数据的字符串，例如：

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

您可以轻松地利用 StringIO 将其转换为 Pandas DataFrame，StringIO 为字符串提供类似文件的缓冲区。以下代码演示了如何完成此操作：

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=";")

此代码使用 pd.read_csv() 函数将 TESTDATA 字符串解析为 CSV 文件，并将分号视为分隔符。生成的 DataFrame（名为 df）将包含字符串中的结构化数据。

通过利用 StringIO，您可以方便地对字符串进行操作，就像它们是文件对象一样，从而可以轻松地将来自不同来源的数据导入 Pandas用于分析和操作的数据框架。

以上是如何在 Python 中从分号分隔的字符串创建 Pandas DataFrame？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！