Question

我有一个从csv导入的数据框，其中每个“单元格”都是值列表，所以csv看起来像：

时间，x，y，z
2020-05-01 11：38：20.177314，“ ['a'，'a'，'a']”，“ ['1'，'2'，'3']”，“ [8.16，0.27，8.16 ]“
2020-05-01 11：38：20.637325，“ ['a'，'a'，'a']”，“ ['4'，'5'，'6']”，“ [18.16，10.27，18.16 ]“

df中的每一行都是x，y，z值，以创建一个海洋热图。我需要对数据进行多种操作，例如获取每一行中所有“ z”值的总和，然后为每一行重新创建热图。我甚至无法让大熊猫将数据识别为列表。相反，它们似乎是字符串对象。我已经尝试过df['zList']=df['z'].tolist()，但是仍然无法将数据作为列表使用。

类似的东西：

sumList=[]
for row in df.itertuples(index=True, name='Pandas'):
    sumList0=0
    zList0=row.zList
    print(zList0)
    for i in zList0:
        sumList0+=float(i)
    print(sumList0)
    sumList.append(sumList0)
    print(sumList)

将失败，并显示错误

ValueError：无法将字符串转换为float：'['

但是如果我手动创建df

df = pd.DataFrame([{'x':['a','b','c'], 'y':['1','2','3'], 'zList':[12,34.2,15.1]},
{'x':['a','b','c'], 'y':['4','5','6'], 'zList':[15.0,6.5,11.7]}])

上面的代码将起作用

Answer 1

想到的一种方法是使用literal_eval解决字符串vs浮点问题：

from ast import literal_eval

df['z']=df['z'].apply(literal_eval)
df['sum_z']=df['z'].apply(lambda x: sum(x))

将列表的数据框转换为可操纵每个列表以进行进一步分析的格式

1 个答案: