Pandas 数据帧以逗号分隔，注意数据类型

Question

我有一个这样的数据框：

import pandas as pd
trx = {
    'transaction_id': [1,2],
    'date': ['1/1/2017','1/2/2017'],
    'sale_amt': [50.25,99.30],
    'user': ['foo','bar']
    }
df = pd.DataFrame(trx, columns = ['transaction_id','date','sale_amt','user'])
df
   transaction_id      date  sale_amt user
0               1  1/1/2017     50.25  foo
1               2  1/2/2017     99.30  bar

现在我想做的是将这个小数据帧转换为每行的逗号分隔列表，我已经设法做到了这一点：

df2 = df.apply(lambda row: ','.join(map(str,row)),axis=1)
df2
0    1,1/1/2017,50.25,foo
1     2,1/2/2017,99.3,bar

很公平，但我希望这更有活力。我希望单引号环绕文本和日期字段。所以我想我可以创建一个包含所有数据类型的列表并从那里获取它，除了我不知道该怎么做......

coltypes = ["int","date","num","text"]

期望输出：

0    1,'1/1/2017',50.25,'foo'
1     2,'1/2/2017',99.3,'bar'

如何使用数据类型coltypes列表实现所需的输出？

Answer 1

如果在

调用函数时未指定path_or_buf参数df.to_csv()它将以字符串形式返回 CSV 文件内容。之后，我们可以将其拆分为单独的行：

In [291]: import csv
In [292]: pd.Series(df.to_csv(header=None, index=False,
     ...:                     quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC).split(),
     ...:           index=df.index)
     ...:
Out[292]:
0    1,"1/1/2017",50.25,"foo"
1     2,"1/2/2017",99.3,"bar"
dtype: object

Answer 2

使用repr()将根据您的特定情况快速轻松地完成工作。

import pandas as pd
trx = {
    'transaction_id': [1,2],
    'date': ['1/1/2017','1/2/2017'],
    'sale_amt': [50.25,99.30],
    'user': ['foo','bar']
    }
trx['date'] = list(map(repr, trx['date']))
trx['user'] = list(map(repr, trx['user']))

或者，您也可以将 repr() 函数应用于整个数据帧，因为数值字段不会在其周围显示单引号。