优质做网站价格,吉林省建设信息网官网入吉,开发公司证明房产证明,万网发布网站用Python做数据处理常常会将数据写到文件中进行保存#xff0c;又或将保存在文件中的数据读出来进行使用。通过Python将列表中的数据写入到csv文件中很多人都会#xff0c;可以通过Python直接写文件或借助pandas很方便的实现将列表中的数据写入到csv文件中#xff0c;但是写…用Python做数据处理常常会将数据写到文件中进行保存又或将保存在文件中的数据读出来进行使用。通过Python将列表中的数据写入到csv文件中很多人都会可以通过Python直接写文件或借助pandas很方便的实现将列表中的数据写入到csv文件中但是写进去以后取出有些字段会有变化有些坑还是要避免。本文通过实例来介绍如何将列表中的数据写入文件如csv并正确解析出来使用。
示例数据如下
data [[John, 25, Male,[99,100,98]],[Emily, 22, Female,[97,99,98]],[Michael, 30, Male,[97,99,100]]]通过pandas将数据写入csv
import pandas as pd
df pd.DataFrame(data,columns[Name, Age, Gender,Score])
filename data\pd_data.csv
df.to_csv(filename, indexFalse)
df我们对原始的数据中的分数Score字段进行求和统计总分TotalScore
df[TotalScore]df[Score].apply(sum)
df通过pandas将csv文件中的数据读出
用pandas将csv文件将数据读出也是非常方便的一行代码就可以搞定
df_read_csvpd.read_csv(filename)
df_read_csv但是会发现从csv文件中读出数据后形成的dataframe数据集对数据中的分数Score字段进行求和统计总分TotalScore会报错
df_read_csv[TotalScore]df_read_csv[Score].appTypeError: unsupported operand type(s) for : int and str原因是原数据中Score字段中的数据是list但是报错至文件读出来后这个字段变成了字符串字符串不能求和。
解决方案 将字段中为字符串的值进行转换转换成listnumpy提供了string转list的方法当然也可以自己写。
import numpy as np
def makeArray(text):#return [int(item) for item in text[1:-1].split(,)] #将字串转换成列表return np.fromstring(text[1:-1], sep,) #用numpy提供的方法将字串转换成列表df_read_csv[Score]df_read_csv[Score].apply(makeArray) #将Score由字符串转成列表
df_read_csv[TotalScore]df_read_csv[Score].apply(sum)
df_read_csv可以看到这下Score字段可以正常的进行求和统计总分TotalScore了。 博客地址http://xiejava.ishareread.com/
