pandas string转dataframe的方法

将Pandas String转换为DataFrame的方法有很多，下面介绍两种常用的方法。

方法一：使用read_csv函数

使用pandas模块的read_csv函数，将文本行转换成为带标签列的DataFrame数据。该函数有许多参数，可以灵活地控制文件内容的解析和转换结果的性质。

示例

例如将下面的一段csv格式文本内容转化为DataFrame：

import pandas as pd

csv_string = 'id,name,age\n1,john,20\n2,bob,23\n3,alice,25'
df = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(csv_string))
print(df)

输出结果为：

   id   name  age
0   1   john   20
1   2    bob   23
2   3  alice   25

参数pd.compat.StringIO用于将字符串读入到缓冲区，解析csv字符串为数据框。

方法二：使用Dataframe()方法

示例

可以直接通过Dataframe()方法将一段逗号分隔的文本转化为DataFrame对象：

import pandas as pd

csv_string = 'id,name,age\n1,john,20\n2,bob,23\n3,alice,25'
data = [i for i in csv_string.split('\n')]
header = data[0].split(',')
data = [i.split(',') for i in data[1:]]
df = pd.DataFrame(data, columns=header)
print(df)

输出结果同上面示例一。

值得注意的是，方法二相比方法一，多了很多对类似pandasstring进行转换的额外操作，但在某些特定情况下也可以提供方便和灵活性。