在将单元格值作为对象而不是字符串读取时，是否可以从CSV导入pandas数据？

Question

我正在尝试将字典列表保存到熊猫数据框的每个单元格中。虽然我可以在运行脚本时与它们交互并将它们保存到CSV中，但我不确定是否有一种方法可以在之后加载CSV，并将每个单元格中的字符串作为字典列表读取。例如：

obj1 = {'number': 22, 'popularity': 12, 'attr3': "cows"}
obj2 = {'number': 99, 'popularity': 4, 'attr3': "dogs"}
obj3 = {'number': 21, 'popularity': 0, 'attr3': "cats"}

tmp_list_1= [obj1,obj2,obj3]
tmp_list_2= [obj2,obj2,obj2]
tmp_list_3= [obj3,obj3,obj3]

list_of_lists = [tmp_list_1,tmp_list_2,tmp_list_3]

有了这些列表，我就可以创建一个熊猫数据框了。

df = pd.DataFrame([list_of_lists,list_of_lists,list_of_lists])

这个数据框中的所有单元格都包含列表，并且这些列表+其中包含的字典保留了它们的属性(即，列表的行为类似于列表-我可以遍历它们)。

然后，我将此数据帧保存到CSV。

df.to_csv("testing_list_dicts_import.csv")

可以理解的是，单元格的值在通过

tmp_import = pd.read_csv("testing_list_dicts_import.csv")

我想知道的是，是否有一种方法可以将这些单元格导入而不是作为字符串，而是作为对象列表。

非常感谢您的帮助！

编辑:在下面添加CSV：

,0,1,2
0,"[{'popularity': 12, 'number': 22, 'attr3': 'cows'}, {'popularity': 4, 'number': 99, 'attr3': 'dogs'}, {'popularity': 0, 'number': 21, 'attr3': 'cats'}]","[{'popularity': 4, 'number': 99, 'attr3': 'dogs'}, {'popularity': 4, 'number': 99, 'attr3': 'dogs'}, {'popularity': 4, 'number': 99, 'attr3': 'dogs'}]","[{'popularity': 0, 'number': 21, 'attr3': 'cats'}, {'popularity': 0, 'number': 21, 'attr3': 'cats'}, {'popularity': 0, 'number': 21, 'attr3': 'cats'}]"
1,"[{'popularity': 12, 'number': 22, 'attr3': 'cows'}, {'popularity': 4, 'number': 99, 'attr3': 'dogs'}, {'popularity': 0, 'number': 21, 'attr3': 'cats'}]","[{'popularity': 4, 'number': 99, 'attr3': 'dogs'}, {'popularity': 4, 'number': 99, 'attr3': 'dogs'}, {'popularity': 4, 'number': 99, 'attr3': 'dogs'}]","[{'popularity': 0, 'number': 21, 'attr3': 'cats'}, {'popularity': 0, 'number': 21, 'attr3': 'cats'}, {'popularity': 0, 'number': 21, 'attr3': 'cats'}]"
2,"[{'popularity': 12, 'number': 22, 'attr3': 'cows'}, {'popularity': 4, 'number': 99, 'attr3': 'dogs'}, {'popularity': 0, 'number': 21, 'attr3': 'cats'}]","[{'popularity': 4, 'number': 99, 'attr3': 'dogs'}, {'popularity': 4, 'number': 99, 'attr3': 'dogs'}, {'popularity': 4, 'number': 99, 'attr3': 'dogs'}]","[{'popularity': 0, 'number': 21, 'attr3': 'cats'}, {'popularity': 0, 'number': 21, 'attr3': 'cats'}, {'popularity': 0, 'number': 21, 'attr3': 'cats'}]"

Answer 1

回答你的问题，no。

这是因为python无法自行判断文件中的文本实际上是代码还是字符串。为了安全起见，它以字符串的形式读取文件中的所有内容。

但是，如果.csv中的数据与代码中的数据完全相同，即如果.csv中的数据看起来像x, y, z etc.，那么在从文件中读取字符串以将其解析为代码时，可以使用eval()。

Answer 2

设计一个需要使用eval甚至ast.literal_eval来读取csv文件内容的工作流不是一个好的实践。您提出的解决方案也将是低效的。

对于您的特定问题，您应该分别存储字典和映射。存储包含整数指针和单独字典的数据帧。当您需要提取给定指针n的特定字典时，只需使用d[n]。

下面是一个示例：

import pandas as pd

d = {1: {'number': 22, 'popularity': 12, 'attr3': "cows"},
     2: {'number': 99, 'popularity': 4, 'attr3': "dogs"},
     3: {'number': 21, 'popularity': 0, 'attr3': "cats"}}

tmp_list_1 = [1, 2, 3]
tmp_list_2 = [2, 2, 2]
tmp_list_3 = [3, 3, 3]

LoL = [tmp_list_1, tmp_list_2, tmp_list_3]

df = pd.DataFrame(LoL, columns=['col1', 'col2', 'col3'])

#    col1  col2  col3
# 0     1     2     3
# 1     2     2     2
# 2     3     3     3