একটি স্ট্রিং থেকে পান্ডাস ডেটা ফ্রেম তৈরি করুন
উত্তর:
এটি করার একটি সহজ উপায় StringIO.StringIOহ'ল (পাইথন 2) বা io.StringIO(পাইথন 3) ব্যবহার করে এটি pandas.read_csvফাংশনে পাস করুন । উদাহরণ:
import sys
if sys.version_info[0] < 3:
from StringIO import StringIO
else:
from io import StringIO
import pandas as pd
TESTDATA = StringIO("""col1;col2;col3
1;4.4;99
2;4.5;200
3;4.7;65
4;3.2;140
""")
df = pd.read_csv(TESTDATA, sep=";")pd.read_table()একটি সমতুল্য ফাংশন, শুধু সামান্য ভাল নামকরণের হল: df = pd.read_table(TESTDATA, sep=";")।
pandas.compat.StringIO। এইভাবে আমাদের StringIOআলাদাভাবে আমদানি করতে হবে না । তবে pandas.compatপ্যাকেজটি pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/api.html?hightlight=compat অনুসারে ব্যক্তিগত হিসাবে বিবেচিত হয় তাই উত্তরটি এখনই যেমন রেখে দেয়।
df.to_csv(TESTDATA)ব্যবহার করুনTESTDATA.seek(0)
বিভক্ত পদ্ধতি
data = input_string
df = pd.DataFrame([x.split(';') for x in data.split('\n')])
print(df)df = pd.DataFrame([x.split(';') for x in data.split('\n')[1:]], columns=[x for x in data.split('\n')[0].split(';')])
ইন্টারেক্টিভ কাজের জন্য একটি দ্রুত এবং সহজ সমাধান হ'ল ক্লিপবোর্ড থেকে ডেটা লোড করে পাঠ্যটি অনুলিপি করে আটকান।
আপনার মাউস দিয়ে স্ট্রিংয়ের সামগ্রী নির্বাচন করুন:
পাইথন শেল ব্যবহার read_clipboard()
>>> pd.read_clipboard()
col1;col2;col3
0 1;4.4;99
1 2;4.5;200
2 3;4.7;65
3 4;3.2;140উপযুক্ত বিভাজক ব্যবহার করুন:
>>> pd.read_clipboard(sep=';')
col1 col2 col3
0 1 4.4 99
1 2 4.5 200
2 3 4.7 65
3 4 3.2 140
>>> df = pd.read_clipboard(sep=';') # save to dataframeস্ট্রিং ভেরিয়েবল হিসাবে ডেটা সঞ্চয় করার জন্য একটি traditionalতিহ্যবাহী ভেরিয়েবল-প্রস্থের সিএসভি অপঠনযোগ্য। বিশেষত কোনও .pyফাইলের অভ্যন্তরে ব্যবহারের জন্য স্থির-প্রস্থের পাইপ-বিচ্ছিন্ন ডেটা বিবেচনা করুন। বিভিন্ন IDEs এবং সম্পাদকদের একটি ঝরঝরে টেবিলের মধ্যে পাইপ-বিচ্ছিন্ন পাঠ্য বিন্যাস করতে একটি প্লাগইন থাকতে পারে।
ব্যবহার read_csv
একটি ইউটিলিটি মডিউল, যেমন নিম্নোক্ত সঞ্চয় করুন util/pandas.py। ফাংশনের ডক্ট্রিংয়ে একটি উদাহরণ অন্তর্ভুক্ত।
import io
import re
import pandas as pd
def read_psv(str_input: str, **kwargs) -> pd.DataFrame:
"""Read a Pandas object from a pipe-separated table contained within a string.
Input example:
| int_score | ext_score | eligible |
| | 701 | True |
| 221.3 | 0 | False |
| | 576 | True |
| 300 | 600 | True |
The leading and trailing pipes are optional, but if one is present,
so must be the other.
`kwargs` are passed to `read_csv`. They must not include `sep`.
In PyCharm, the "Pipe Table Formatter" plugin has a "Format" feature that can
be used to neatly format a table.
Ref: https://stackoverflow.com/a/46471952/
"""
substitutions = [
('^ *', ''), # Remove leading spaces
(' *$', ''), # Remove trailing spaces
(r' *\| *', '|'), # Remove spaces between columns
]
if all(line.lstrip().startswith('|') and line.rstrip().endswith('|') for line in str_input.strip().split('\n')):
substitutions.extend([
(r'^\|', ''), # Remove redundant leading delimiter
(r'\|$', ''), # Remove redundant trailing delimiter
])
for pattern, replacement in substitutions:
str_input = re.sub(pattern, replacement, str_input, flags=re.MULTILINE)
return pd.read_csv(io.StringIO(str_input), sep='|', **kwargs)
অ-কর্মক্ষম বিকল্প
নীচের কোডটি সঠিকভাবে কাজ করে না কারণ এটি বাম এবং ডানদিক উভয় দিকে একটি খালি কলাম যুক্ত করে।
df = pd.read_csv(io.StringIO(df_str), sep=r'\s*\|\s*', engine='python')হিসাবে হিসাবে read_fwf, এটি আসলেread_csv গ্রহণযোগ্য এবং ব্যবহার করে এমন অনেক alচ্ছিক কাওয়ার্গ ব্যবহার করে না । যেমনটি পাইপ-বিচ্ছিন্ন ডেটার জন্য একেবারেই ব্যবহার করা উচিত নয়।
read_fwfআরো নেয় read_csvচেয়ে নথিভুক্ত করা গুলি আর্গুমেন্ট, কিন্তু এটা সত্যি যে কিছু কোনো প্রভাব নেই ।
সবচেয়ে সহজ উপায় হ'ল এটি অস্থায়ী ফাইলে সংরক্ষণ করুন এবং তারপরে এটি পড়ুন:
import pandas as pd
CSV_FILE_NAME = 'temp_file.csv' # Consider creating temp file, look URL below
with open(CSV_FILE_NAME, 'w') as outfile:
outfile.write(TESTDATA)
df = pd.read_csv(CSV_FILE_NAME, sep=';')টেম্প ফাইল তৈরি করার সঠিক পদ্ধতি: পাইথনে আমি কীভাবে একটি টিএমপি ফাইল তৈরি করতে পারি?
from pandas.compat import StringIO, উল্লেখ করে যে এটি পাইথনের সাথে আসা একটির সমান শ্রেণি।