jupyter上pandas to_csv read_csv字符串数组中的引号

Question

这篇文章是从熊猫到_csv 输出引用问题的后续。比如说，我用文本数据创建了一个数据框。此文本数据存储为字符串列表：In [1]: import pandas as pdIn [2]: text = ['this', 'is', '"out text"']   ...: df_pre = pd.DataFrame(index=['1'], columns=['one','two'])   ...: df_pre.loc['1','one'] = 123   ...: df_pre.loc['1','two'] = text检查预读数据框的列：In [3]: df_preOut[3]:    one                     two1  123  [this, is, "out text"]In [4]: df_pre.two.iloc[0]Out[4]: ['this', 'is', '"out text"']这正是我想要的：df.two是一个字符串列表，并且保留了字符串元素中的引号。但是当我写入然后将 df 作为 csv 读取时：In [5]: df_pre.to_csv('foo.txt', index=False)In [5]: df_post = pd.read_csv('foo.txt')我看到df.two已经不同代表，以便有更多的现在报价在后-读取数据帧：In [6]: df_postOut[6]:    one                           two0  123  ['this', 'is', '"out text"']和这里：In [7]: df_post.two.iloc[0]Out[7]: '[\'this\', \'is\', \'"out text"\']'这样做的问题是，如果我想df.two为每一行遍历列中的每个字符串元素，我必须处理包装每个元素的附加引号。所以，如果我想计算“这个”发生了多少次，使用post数据框，我会得到 0。我的问题：为什么会发生这种情况？我怎样才能防止它发生？我已经尝试了所有级别的引用（即 [0,3]），但无济于事。我的目标是处理多行文本数据（标记化、词干提取等），并以 csv 格式保存工作以供以后操作。作为后续，我希望post看起来像pre：前（没有额外的报价）：In [8]: df_preOut[8]:    one                     two1  123  [this, is, "out text"]发表（附有额外引文）：In [9]: df_postOut[9]:    one                           two0  123  ['this', 'is', '"out text"']解决方案df_post.two = df_post.two.apply(eval)

Answer 1

CSV 需要能够以可以重新加载的方式存储数据，因此它会转义有意义的字符（特别是逗号，这是默认的列分隔符，以及单引号，否则会终止您的细绳）。

要将其从转义格式转换回，您可以使用 eval：

input = '[\'this\', \'is\', \'"out text"\']'
output = eval(input)

该操作也可以在数据帧的整个列上执行。