我想知道最简单的方法是将string如下列表转换为list:
x = u'[ "A","B","C" , " D"]'
即使用户在逗号和引号内的空格之间放置空格也是如此.我需要处理它:
x = ["A", "B", "C", "D"]
在Python中.
我知道我可以剥夺的空间与strip()和split()使用拆分操作和检查非字母.但是代码变得非常糟糕.有一个我不知道的快速功能吗？
我有一些代码的情况,eval()作为一种可能的解决方案.现在我从来没有使用eval()过,但是,我已经发现了很多关于它可能造成的潜在危险的信息.也就是说,我对使用它非常谨慎.
我的情况是我有一个用户给出的输入:
datamap = raw_input('Provide some data here: ')
哪里datamap需要是字典.我四处搜索,发现eval()可以解决这个问题.我认为在尝试使用数据之前我可以检查输入的类型,这将是一个可行的安全预防措施.
datamap = eval(raw_input('Provide some data here: ')
if not isinstance(datamap, dict):
return
我仔细阅读了文档,但我仍然不清楚这是否安全.eval在输入或datamap调用变量后立即评估数据吗？
该ast模块是.literal_eval()唯一安全的选择吗？
对于熊猫,任何人都知道,如果有任何数据类型
(ⅰ) ,float64(int64 和的其它变体np.number等float32,int8等)
(ⅱ) bool
(iii)datetime64,timedelta64
如字符串列,总有一个dtype的object？
或者,我想知道,如果除上述列表中的(i),(ii)和(iii)之外还有任何数据类型,那么pandas它不是dtype一个object？
我有这个'file.csv'文件用pandas读取:
Title|Tags
T1|"[Tag1,Tag2]"
T1|"[Tag1,Tag2,Tag3]"
T2|"[Tag3,Tag1]"
运用
df = pd.read_csv('file.csv', sep='|')
输出是:
Title Tags
0 T1 [Tag1,Tag2]
1 T1 [Tag1,Tag2,Tag3]
2 T2 [Tag3,Tag1]
我知道该列Tags是一个完整的字符串,因为:
In [64]: df['Tags'][0][0]
Out[64]: '['
我需要把它读作一个字符串列表["Tag1","Tag2"].我尝试了这个问题中提供的解决方案,但没有运气,因为我有[和]字符实际搞乱事情.
期望的输出应该是:
In [64]: df['Tags'][0][0]
Out[64]: 'Tag1'
我想将 pandas 数据框保存为 csv 文件，问题是 to_csv 正在将 np.array 转换为字符串。
我想将数组保存为数组，但我在文档中找不到任何有用的内容。
sudoku_solution = [a for a in assignment if a > 0]
label = np.reshape(np.array(sudoku_solution*n_splits),
(n_splits, len(sudoku_solution)))
df = pd.DataFrame(zip(label))
path = './data/SplitsLabel.csv'
try:
df.to_csv(path_or_buf = path,
mode = 'a',
header = False)
Solution_sudoku = [123, 345, 894, 324, 321, 321]（整数列表）
n_splits = 3（整数）
最终结果应该是这样的：
0,[123 345 894 324 321 321]
1、[123 345 894 324 321 321]
3、[123 345 894 324 321 321]
但现在的结果是：
0,“[123 345 894 324 321 321]”
1、“[123 …
我在 python panda DataFrame 中有以下数据。我想要类似于https://stanford.edu/~mwaskom/software/seaborn/examples/grouped_boxplot.html中的分组箱线图
对于每个 id，我希望并排绘制两个箱形图。我该如何实现这一目标。我尝试用 seaborn 包绘制它，但没有成功。
id predicted real
1 [10, 10, 10] [16, 18, 20]
2 [12, 12, 15] [15, 17, 19, 21, 23]
3 [20, 5, 4, 4] [29, 32]
4 [25, 25, 25, 24, 21] [21, 24, 25, 26, 28, 29, 30, 33]
5 [20, 20, 20, 21] [21, 22, 24, 26, 28, 30, 31, 32]
6 [8, 3, 3, 14] [25, 27]
7 [1, 4, 4, 4, 5, 6, 10] [69, 71, …