使用 Pandas/Python 读取存储为字符串的数组

在本文中，我们将介绍如何使用 Pandas/Python 读取存储为字符串的数组。在实际的工作中，我们有时会遇到需要将数组以字符串的形式进行存储的情况。这时，我们需要使用一些方法将字符串转换为数组并进行数据处理，这就需要用到 Pandas/Python。

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读取字符串数组

首先，我们需要读取存储为字符串的数组。在字符串中，数组的元素通常以一定的分隔符进行分割，比如逗号、空格、分号等。在 Pandas/Python 中，可以使用 pd.read_csv() 函数来读取以逗号分隔的字符串数组。例如，我们有如下的字符串数组：

str_arr = '1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10'

我们可以使用以下代码将其读取为 Pandas 数据框：

import pandas as pd

df = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(str_arr), header=None)

这里需要使用 pd.compat.StringIO() 函数将字符串转化为 Pandas 可读取的文件对象。另外，由于我们的字符串数组没有列名，需要指定 header=None 进行读取。

将字符串转换为数组

在读取字符串数组之后，我们需要将其转换为真正的数组。Pandas/Python 中可以使用 pd.Series() 函数将一维数组转换为 Pandas 的 Series 对象。例如，我们有如下的字符串：

str_series = '1,2,3,4,5'

我们可以使用以下代码将其转换为 Pandas 的 Series 对象：

import pandas as pd

arr = pd.Series(str_series.split(','),dtype=int)

这里我们使用了 split() 函数将字符串以逗号分割生成一个字符串列表，然后使用 pd.Series() 将列表转换为 Pandas 的 Series 对象。

将字符串数组转换为多维数组

如果我们的字符串数组是一个多维数组，那么需要进行一定的处理才能将其转换为真正的多维数组。假设我们有如下的字符串数组：

str_arr_2d = '1,2,3;4,5,6;7,8,9'

其中，每一行以分号分割，每一行内部以逗号分割。我们可以使用以下代码将其转换为多维数组：

import numpy as np

arr_2d = np.array([ row.split(',') for row in str_arr_2d.split(';') ], dtype=int)

这里我们首先使用 split() 函数以分号分割字符串，得到一组字符串列表，然后对每一个字符串列表进行逗号分割操作，最终得到一个多维数组。

总结

通过上述介绍，我们可以看出，在 Pandas/Python 中，我们可以通过一些方法将存储为字符串的数组进行读取和转换，从而进行数据处理。这些方法可以帮助我们更加方便地处理数据，提高工作效率。