python - 如何将数据分离到 pandas 中的不同变量中

Question

嘿伙计们，我有一个看起来像这样的数据 train.dat 。我正在尝试创建一个变量，该变量将包含包含(-1或1)的列的第[ith]值，以及另一个变量来保存具有字符串的列的值。

到目前为止我已经尝试过了，

  df=pd.read_csv("train.dat",delimiter="\t", sep=',')
# print(df.head())


# separate names from classes
vals = df.ix[:,:].values
names = [n[0][3:] for n in vals]
cls = [n[0][0:] for n in vals]
print(cls)

但是输出看起来很困惑，任何帮助将不胜感激。我是Python初学者

Answer 1

如果数值后面的字符是制表符，那就没问题，您所需要的只是

import io # using io.StringIO for demonstration
import pandas as pd

ratings = "-1\tThis movie really sucks.\n-1\tRun colored water through 
a reflux condenser and call it a science movie?\n+1\tJust another zombie flick? You'll be surprised!"

df = pd.read_csv(io.StringIO(ratings), sep='\t', 
                 header=None, names=['change', 'rating'])

• 传递 header=None 可确保第一行被解释为数据。
• 传递names=['change', ' rating']提供了一些(合理的)列标题。

当然，这个字符不是制表符:D。

import io # using io.string
import pandas as pd

ratings = "-1 This movie really sucks.\n-1 Run colored water through a 
reflux condenser and call it a science movie?\n+1 Just another zombie 
flick? You'll be surprised!"

df = pd.read_csv(io.StringIO(ratings), sep='\t', 
                 header=None, names=['stuff'])

df['change'], df['rating'] = df.stuff.str[:3], df.stuff.str[3:] 
df.drop('stuff', axis=1)

一个可行的选择是将整个评级作为一个临时列读取，拆分字符串，将其分配到两列，最后删除临时列。