如何將字符串列表轉換為 Python 中的 pandas DataFrame

Question

我有包含這樣數據的.txt 文件。 第一個元素是用空格分隔的列名，下一個元素是數據。

['n      Au[%]     Ag[%]     Cu[%]     Zn[%]     Ni[%]     Pd[%]     Fe[%]     Cd[%]     mq[ ]', 
'1   71.085    4.6578    22.468    1.6971    0.0292    0.0000    0.0627    0.0000    1.1019', 
'2   71.444    4.0611    22.946    1.4333    0.0400    0.0000    0.0763    0.0000    1.1298', 
'3   71.845    4.2909    22.308    1.4234    0.0293    0.0000    0.1031    0.0000    1.0750', 
'4   71.842    4.2794    22.290    1.4686    0.0339    0.0000    0.0856    0.0000    1.1334']

如何將此文本列表轉換為 Pandas DataFrame？

Answer 1

最簡單的解決方案是使用pandas.read_csv()和delim_whitespace選項:-)

輸入文件data.txt

    n      Au[%]     Ag[%]     Cu[%]     Zn[%]     Ni[%]     Pd[%]     Fe[%]     Cd[%]     mq[ ]
    1   71.085    4.6578    22.468    1.6971    0.0292    0.0000    0.0627    0.0000    1.1019             
    2   71.444    4.0611    22.946    1.4333    0.0400    0.0000    0.0763    0.0000    1.1298             
    3   71.845    4.2909    22.308    1.4234    0.0293    0.0000    0.1031    0.0000    1.0750             
    4   71.842    4.2794    22.290    1.4686    0.0339    0.0000    0.0856    0.0000    1.1334 

加工

import pandas as pd

file = "/path/to/file"

df = pd.read_csv(file, delim_whitespace=True)

Output

   n   Au[%]   Ag[%]   Cu[%]   Zn[%]   Ni[%]  Pd[%]   Fe[%]  Cd[%]     mq[   ]
0  1  71.085  4.6578  22.468  1.6971  0.0292    0.0  0.0627    0.0  1.1019 NaN
1  2  71.444  4.0611  22.946  1.4333  0.0400    0.0  0.0763    0.0  1.1298 NaN
2  3  71.845  4.2909  22.308  1.4234  0.0293    0.0  0.1031    0.0  1.0750 NaN
3  4  71.842  4.2794  22.290  1.4686  0.0339    0.0  0.0856    0.0  1.1334 NaN

Answer 2

根據您提供的信息，我編寫了幾行基本的 Python 代碼。

# Import needed dependencies
import pandas as pd

以下是您的數據，如上所示。 我保留了它的原始格式，但為了保持一致性，在最后一列值中添加了“%”。

mylist = [
'n      Au[%]     Ag[%]     Cu[%]     Zn[%]     Ni[%]     Pd[%]     Fe[%]     Cd[%]     mq[%]', 
'1   71.085    4.6578    22.468    1.6971    0.0292    0.0000    0.0627    0.0000    1.1019', 
'2   71.444    4.0611    22.946    1.4333    0.0400    0.0000    0.0763    0.0000    1.1298', 
'3   71.845    4.2909    22.308    1.4234    0.0293    0.0000    0.1031    0.0000    1.0750', 
'4   71.842    4.2794    22.290    1.4686    0.0339    0.0000    0.0856    0.0000    1.1334'
]

提取第一個列表元素，因為它包含將成為列值的值。

# Extract the column values from the first row
col_values = mylist[0]
col_values = col_values.split()
del col_values[0]

獲取每個列表元素並將其分解為字符串組件並刪除第一個元素。

# Loop through each row of the file.

a_list = []

for row in mylist[1:]:
    
    row_values = row
    row_values = row_values.split()
    
    del row_values[0]
    a_list.append(row_values)

將所有列值收集到一個名為 main_list 的主列表中。

# Count variable
count = 0
main_list = []

for col in col_values:

    temp_list = []
    for _list in a_list:
        temp_list.append(_list[count])
    
    main_list.append(temp_list)

    count += 1

現在讓我們創建一個字典並用它來生成 dataframe。

my_dct = {}

# Create custom dictionary based on dim's of main_list

for iteration in range(len(main_list)):
    my_dct.update({col_values[iteration]:main_list[iteration]})

my_df = pd.DataFrame(dct)

在 Kaggle 筆記本中運行的上述代碼的快速屏幕截圖

希望您覺得這很有用。