前言

平常我們使用pandas，一般使用的是DataFrame和Series，但個別交換數(shù)據(jù)的時候，只能使用字符串，我們需要將df轉(zhuǎn)為字符串輸出。但交換完的數(shù)據(jù)，我們又需要將字符串再轉(zhuǎn)回DataFrame格式，這個怎么辦呢？

下文我們就來看看，如何處理？文中df代表DataFrame數(shù)據(jù)。

一、兩行語句搞定數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

1.df轉(zhuǎn)為字符串

dfstr = df.to_string()

2.字符串轉(zhuǎn)為df

df2 = pd.read_csv(StringIO(dfstr), sep=‘\s+’)

注：這里前提是str的確是df的數(shù)據(jù)組織方式。

二、使用方法示例

文中為了方便展示表格，使用了prettytable，如果報錯沒有該模塊，使用如下語句安裝即可。

pip install prettytable

完整演示代碼如下：

# ===============表格美化輸出===============
def df_table(df,index):
    import prettytable as pt
    tb = pt.PrettyTable()
    tb.add_column(index,df.index)
    for col in df.columns.values:
        tb.add_column(col, df[col])
    print(tb)
import pandas as pd
from io import StringIO
df = pd.DataFrame({'A' : ['1', '2', '3', '4'] * 3,
                   'B' : ['A', 'B', 'C'] * 4})
df_table(df,'原始df')
dfstr = df.to_string()
print('\ndfstr數(shù)據(jù)類型：\n',type(dfstr))
print('\ndfstr數(shù)據(jù)內(nèi)容：\n',dfstr)
df2 = pd.read_csv(StringIO(dfstr), sep='\s+')
print('\ndf2數(shù)據(jù)類型：\n',type(df2))
print('\ndf2數(shù)據(jù)內(nèi)容：\n',df2)
df_table(df2,'dfstr轉(zhuǎn)df')

執(zhí)行結(jié)果如下：

+--------+---+---+
| 原始df | A | B |
+--------+---+---+
|   0    | 1 | A |
|   1    | 2 | B |
|   2    | 3 | C |
|   3    | 4 | A |
|   4    | 1 | B |
|   5    | 2 | C |
|   6    | 3 | A |
|   7    | 4 | B |
|   8    | 1 | C |
|   9    | 2 | A |
|   10   | 3 | B |
|   11   | 4 | C |
+--------+---+---+

dfstr數(shù)據(jù)類型： <class 'str'>

dfstr數(shù)據(jù)內(nèi)容：
     A  B
0   1  A
1   2  B
2   3  C
3   4  A
4   1  B
5   2  C
6   3  A
7   4  B
8   1  C
9   2  A
10  3  B
11  4  C

df2數(shù)據(jù)類型： <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

df2數(shù)據(jù)內(nèi)容：
     A  B
0   1  A
1   2  B
2   3  C
3   4  A
4   1  B
5   2  C
6   3  A
7   4  B
8   1  C
9   2  A
10  3  B
11  4  C
+-----------+---+---+
| dfstr轉(zhuǎn)df | A | B |
+-----------+---+---+
|     0     | 1 | A |
|     1     | 2 | B |
|     2     | 3 | C |
|     3     | 4 | A |
|     4     | 1 | B |
|     5     | 2 | C |
|     6     | 3 | A |
|     7     | 4 | B |
|     8     | 1 | C |
|     9     | 2 | A |
|     10    | 3 | B |
|     11    | 4 | C |
+-----------+---+---+
請按任意鍵繼續(xù). . .

總結(jié)

將DataFrame轉(zhuǎn)化為str進(jìn)行數(shù)據(jù)交換，但最終我們還是需要使用DataFrame來處理數(shù)據(jù)。在轉(zhuǎn)換回DataFrame時，要注意str的存儲內(nèi)容依然保持DataFrame的格式形式，否則將引起轉(zhuǎn)換異常。

使用以上方法，一般來說都不會有什么問題。如果系統(tǒng)已自動轉(zhuǎn)為字符串，也可以使用步驟2轉(zhuǎn)化為DataFrame。

到此這篇關(guān)于Python技巧分享之如何將字符串轉(zhuǎn)回DataFrame格式的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python字符串轉(zhuǎn)DataFrame內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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