将字符串转换为 Pandas df

Question

我有这样的字符串：

'键=IAfpK，年龄=58，键=WNVdi，年龄=64，键=jp9zt，年龄=47'

如何将其转换为 Pandas DataFrame？

	钥匙	年龄
0
1

谢谢

Answer 1

利用：

In [919]: s = 'key=IAfpK, age=58, key=WNVdi, age=64, key=jp9zt, age=47'
In [922]: d = {}

In [927]: for i in s.split(', '):
     ...:     ele, val = i.split('=')
     ...:     if ele in d:
     ...:         d[ele].append(val)
     ...:     else:
     ...:         d[ele] = [val]
     ...: 
In [930]: df = pd.DataFrame(d)

In [931]: df
Out[931]: 
     key age
0  IAfpK  58
1  WNVdi  64
2  jp9zt  47

Answer 2

一种快速且有点手动的方法是首先创建一个附加每个字符串的 dict 值列表。 然后将该列表转换为数据框。 （ https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.html ）：

import pandas as pd

keylist = []
keylist.append({"key": 'IAfpK', "age": '58'})
keylist.append({"key": 'WNVdi', "age": '64'})
keylist.append({"key": 'jp9zt', "age": '47'})

#convert the list of dictionaries into a df
key_df = pd.DataFrame(keylist, columns = ['key', 'age'])

但是，这仅对您提到的特定字符串有效，如果您需要处理更长的字符串/更多数据，那么 for 循环会更有效。

虽然我认为这回答了你的问题，但可能有更优化的方法来解决它:)

Answer 3

尝试：

s = "key=IAfpK, age=58, key=WNVdi, age=64, key=jp9zt, age=47"

x = (
    pd.Series(s)
    .str.extractall(r"key=(?P<key>.*?),\s*age=(?P<age>.*?)(?=,|\Z)")
    .reset_index(drop=True)
)
print(x)

印刷：

     key age
0  IAfpK  58
1  WNVdi  64
2  jp9zt  47