假设我有一个数据框，其中的一个列由列表填充，如下所示：
c1 c2
0 "asd" ["el1", "el2"]
1 "sdf" ["el1", "el3", "el5"]
通过to_csv函数将其写入到csv中，自然会将列表输出为字符串。read_csv例如，当我再次通过读取文件时，第一个列表将被读取为"[el1, el2]"而不是预期的["el1", "el2"]。因此，如果我运行split命令，则预期的输出是，"el1", "el2"但是我得到的却是"[", "e", "l", "1", ",", "e", "l", "2", "]"。
我该如何规避？如何干净地编写和读取熊猫数据框的列表列？
您可以使用转换列表填充的列ast.literal_eval：
import ast
df['c2'] = df['c2'].apply(ast.literal_eval)
print (df)
c1 c2
0 asd [el1, el2]
1 sdf [el1, el3, el5]
另一个想法是使用converters在read_csv与拉姆达功能ast.literal_eval：
import ast
from io import StringIO
temp="""c1;c2
"asd";["el1", "el2"]
"sdf";["el1", "el3", "el5"]"""
#after testing replace 'pd.compat.StringIO(temp)' to 'filename.csv'
con = lambda x: ast.literal_eval(x)
df = pd.read_csv(StringIO(temp), sep=';', converters = {'c2':con})
print (df)
c1 c2
0 asd [el1, el2]
1 sdf [el1, el3, el5]
如果写数据到CSV，总是被conveterted为字符串，为避免有可能使用另一种格式，如泡菜和使用DataFrame.to_pickle有read_pickle：
df.to_pickle('file.pkl')
df = pd.read_pickle('file.pkl')
print (df)
c1 c2
0 asd [el1, el2]
1 sdf [el1, el3, el5]
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