Hướng dẫn string to dataframe python - chuỗi vào khung dữ liệu python

Tôi đang nhập tệp CSV từ AWS S3 trong AWS LambDawith bên dưới mã:

Nội dung chính ShowShow

• Lưu bài viết
• import pandas as pd
• Cú pháp cụ thể này tạo ra một gấu dữ liệu pandas bằng cách sử dụng các giá trị có trong chuỗi có tên String_Data.
• Ví dụ 2: Tạo DataFrame từ Chuỗi với dấu phân cách dấu chấm phẩy
• Mã sau đây cho thấy cách tạo GANDAS DATAFRAME từ một chuỗi trong đó các giá trị trong chuỗi được phân tách bằng dấu chấm phẩy:
• Làm thế nào để bạn chuyển đổi dữ liệu thành một khung dữ liệu trong Python?
• Làm cách nào để chuyển đổi một chuỗi thành một ngày trong gấu trúc?
• Làm cách nào để chuyển đổi chuỗi thành tệp CSV trong Python?
• Astype ở Python là gì?

file = s3.get_object(Bucket = bucket, Key = key)
rows = file['Body'].read().decode('utf-8').splitlines(False)

Tôi đang nhận được đầu vào ở định dạng dưới đây:

data = "a, b, c, d, \" x, y \ ", e, f"

Và tôi muốn đầu ra ở định dạng dưới đây:

>>>`>>> df
   0  1  2  3    4  5  6
0  a  b  c  d  x,y  e  f`

Tôi phải phân chia dữ liệu dựa trên ',' nhưng nếu một số thong nằm giữa "" chúng nên vẫn như vậy.

Hoặc nếu bạn có bất kỳ giải pháp nào khác cho tệp CSV nhập từ S3 sang Lambda và chuyển đổi trong khung dữ liệu, vui lòng đề xuất

Astype ở Python là gì?

Tôi đang nhận được đầu vào ở định dạng dưới đây:

data = "a, b, c, d, \" x, y \ ", e, f"

Và tôi muốn đầu ra ở định dạng dưới đây:

Lưu bài viết

Astype ở Python là gì?

Tôi đang nhận được đầu vào ở định dạng dưới đây:

data = "a, b, c, d, \" x, y \ ", e, f"

Và tôi muốn đầu ra ở định dạng dưới đây:

Lưu bài viết

Tôi phải phân chia dữ liệu dựa trên ',' nhưng nếu một số thong nằm giữa "" chúng nên vẫn như vậy.

Python3

Hoặc nếu bạn có bất kỳ giải pháp nào khác cho tệp CSV nhập từ S3 sang Lambda và chuyển đổi trong khung dữ liệu, vui lòng đề xuất

Phương thức ASTYPE () trả về một khung dữ liệu mới trong đó các loại dữ liệu đã được thay đổi thành loại được chỉ định. Bạn có thể chuyển toàn bộ khung dữ liệu vào một loại dữ liệu cụ thể hoặc bạn có thể sử dụng từ điển Python để chỉ định một loại dữ liệu cho mỗi cột, như thế này: {'thời lượng': 'int64', 'xung': 'float', 'calo ':' int64 '}

Xem thảo luận

>>>`>>> df
   0  1  2  3    4  5  6
0  a  b  c  d  x,y  e  f`

4

>>>`>>> df
   0  1  2  3    4  5  6
0  a  b  c  d  x,y  e  f`

5

Cải thiện bài viết

import pandas as pd
import io   

df = pd.read_csv(io.StringIO(string_data), sep=",")

2

import pandas as pd
import io   

df = pd.read_csv(io.StringIO(string_data), sep=",")

3

Đọc

import pandas as pd

Bàn luận

>>>`>>> df
   0  1  2  3    4  5  6
0  a  b  c  d  x,y  e  f`

0

Python3

Hoặc nếu bạn có bất kỳ giải pháp nào khác cho tệp CSV nhập từ S3 sang Lambda và chuyển đổi trong khung dữ liệu, vui lòng đề xuất

>>>`>>> df
   0  1  2  3    4  5  6
0  a  b  c  d  x,y  e  f`

1

>>>`>>> df
   0  1  2  3    4  5  6
0  a  b  c  d  x,y  e  f`

2

Phương thức ASTYPE () trả về một khung dữ liệu mới trong đó các loại dữ liệu đã được thay đổi thành loại được chỉ định. Bạn có thể chuyển toàn bộ khung dữ liệu vào một loại dữ liệu cụ thể hoặc bạn có thể sử dụng từ điển Python để chỉ định một loại dữ liệu cho mỗi cột, như thế này: {'thời lượng': 'int64', 'xung': 'float', 'calo ':' int64 '}

import pandas as pd
import io   

df = pd.read_csv(io.StringIO(string_data), sep=",")

2

import pandas as pd
import io   

df = pd.read_csv(io.StringIO(string_data), sep=",")

3

Đọc

import pandas as pd
import io   

df = pd.read_csv(io.StringIO(string_data), sep=",")

>>>`>>> df
   0  1  2  3    4  5  6
0  a  b  c  d  x,y  e  f`

>>>`>>> df
   0  1  2  3    4  5  6
0  a  b  c  d  x,y  e  f`

Làm thế nào để bạn chuyển đổi dữ liệu thành một khung dữ liệu trong Python?

Làm cách nào để chuyển đổi một chuỗi thành một ngày trong gấu trúc?.

Làm cách nào để chuyển đổi chuỗi thành tệp CSV trong Python?

3) Sử dụng hàm zip (). ....

4) Tạo từ danh sách đa chiều. ....

5) Sử dụng danh sách đa chiều với tên cột. ....

6) Sử dụng danh sách trong từ điển ..

Làm cách nào để chuyển đổi một chuỗi thành một ngày trong gấu trúc?

Sử dụng phương thức pandas.to_dateTime () được sử dụng để thay đổi thời gian chuỗi/thời gian đối tượng cho đến ngày (DateTime64 [ns]).Phương pháp này đủ thông minh để thay đổi các định dạng khác nhau của cột Ngày chuỗi cho đến nay.to_datetime() method is used to change String/Object time to date type (datetime64[ns]). This method is smart enough to change different formats of the String date column to date. to_datetime() method is used to change String/Object time to date type (datetime64[ns]). This method is smart enough to change different formats of the String date column to date.

Làm cách nào để chuyển đổi chuỗi thành tệp CSV trong Python?

Các bước để chuyển đổi tệp văn bản thành CSV bằng Python...

Bước 1: Cài đặt gói Pandas.Nếu bạn chưa làm như vậy, hãy cài đặt gói Pandas.....

Bước 2: Chụp đường dẫn nơi lưu trữ tệp văn bản của bạn.....

Bước 3: Chỉ định đường dẫn nơi tệp CSV mới sẽ được lưu.....

Bước 4: Chuyển đổi tệp văn bản thành CSV bằng Python ..

Astype ở Python là gì?

Phương thức ASTYPE () trả về một khung dữ liệu mới trong đó các loại dữ liệu đã được thay đổi thành loại được chỉ định.Bạn có thể chuyển toàn bộ khung dữ liệu vào một loại dữ liệu cụ thể hoặc bạn có thể sử dụng từ điển Python để chỉ định một loại dữ liệu cho mỗi cột, như thế này: {'thời lượng': 'int64', 'xung': 'float', 'calo':' int64 '}returns a new DataFrame where the data types has been changed to the specified type. You can cast the entire DataFrame to one specific data type, or you can use a Python Dictionary to specify a data type for each column, like this: { 'Duration': 'int64', 'Pulse' : 'float', 'Calories': 'int64' }returns a new DataFrame where the data types has been changed to the specified type. You can cast the entire DataFrame to one specific data type, or you can use a Python Dictionary to specify a data type for each column, like this: { 'Duration': 'int64', 'Pulse' : 'float', 'Calories': 'int64' }