كيفية إنشاء pandas dataframe من سلسلة

يمكنك استخدام بناء الجملة الأساسي التالي لإنشاء pandas DataFrame من سلسلة:

 import pandas as pd
import io   

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

يقوم بناء الجملة هذا بإنشاء DataFrame الباندا باستخدام القيم الموجودة في السلسلة المسماة string_data .

توضح الأمثلة التالية كيفية استخدام بناء الجملة هذا عمليًا.

المثال 1: إنشاء DataFrame من سلسلة باستخدام فواصل الفاصلة

يوضح التعليمة البرمجية التالية كيفية إنشاء Pandas DataFrame من سلسلة يتم فيها فصل قيم السلسلة بفواصل:

 import pandas as pd
import io

#define string
string_data="""points, assists, rebounds
5, 15, 22
7, 12, 9
4, 3, 18
2, 5, 10
3, 11, 5
"""

#create pandas DataFrame from string
df = pd. read_csv ( io.StringIO (string_data), sep=" , ")

#view DataFrame
print (df)

   points assists rebounds
0 5 15 22
1 7 12 9
2 4 3 18
3 2 5 10
4 3 11 5

والنتيجة هي DataFrame الباندا مع خمسة صفوف وثلاثة أعمدة.

المثال 2: إنشاء DataFrame من سلسلة ذات فواصل منقوطة

يوضح التعليمة البرمجية التالية كيفية إنشاء Pandas DataFrame من سلسلة يتم فيها فصل قيم السلسلة بفواصل منقوطة:

 import pandas as pd
import io

#define string
string_data="""points;assists;rebounds
5;15;22
7;12;9
4;3;18
2;5;10
3;11;5
"""

#create pandas DataFrame from string
df = pd. read_csv ( io.StringIO (string_data), sep=" ; ")

#view DataFrame
print (df)

   points assists rebounds
0 5 15 22
1 7 12 9
2 4 3 18
3 2 5 10
4 3 11 5

والنتيجة هي DataFrame الباندا مع خمسة صفوف وثلاثة أعمدة.

إذا كان لديك سلسلة ذات فاصل مختلف، فما عليك سوى استخدام الوسيطة sep في الدالة read_csv() لتحديد الفاصل.

مصادر إضافية

تشرح البرامج التعليمية التالية كيفية تنفيذ المهام الشائعة الأخرى في الباندا:

كيفية تحويل أعمدة Pandas DataFrame إلى سلاسل
كيفية تحويل الطابع الزمني إلى التاريخ/الوقت في Pandas
كيفية تحويل DateTime إلى تاريخ في Pandas