Как читать столбец csv как список dtype с помощью pandas?

У меня есть файл csv с 3 столбцами, в котором каждая строка столбца 3 содержит список значений. Как видно из следующей структуры таблицы

Col1,Col2,Col3
1,a1,"['Proj1', 'Proj2']"
2,a2,"['Proj3', 'Proj2']"
3,a3,"['Proj4', 'Proj1']"
4,a4,"['Proj3', 'Proj4']"
5,a5,"['Proj5', 'Proj2']"

Всякий раз, когда я пытаюсь прочитать этот csv, Col3 читается как объект str, а не как список. Я попытался изменить dtype этого столбца для списка, но получил "Ошибка атрибута", как показано ниже

df = pd.read_csv("inputfile.csv")
df.Col3.dtype = list

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-19-6f9ec76b1b30> in <module>()
----> 1 df.Col3.dtype = list

C:\Python27\lib\site-packages\pandas\core\generic.pyc in __setattr__(self,         name, value)
   1953                     object.__setattr__(self, name, value)
   1954             except (AttributeError, TypeError):
-> 1955                 object.__setattr__(self, name, value)
   1956 
   1957     #----------------------------------------------------------------------

AttributeError: невозможно установить атрибут

Было бы здорово, если бы вы могли мне помочь, как это сделать.

Ответы

Ответ 1

Вы можете использовать ast lib:

from ast import literal_eval


df.Col3 = df.Col3.apply(literal_eval)
print(df.Col3[0][0])
Proj1

Вы также можете сделать это, когда вы создаете dataframe из csv, используя converters:

df = pd.read_csv("in.csv",converters={"Col3": literal_eval})

Если вы уверены, что он одинаковый для всех строк, удаление и разделение будут намного быстрее:

 df = pd.read_csv("in.csv",converters={"Col3": lambda x: x.strip("[]").split(", ")})

Но вы получите строки, заключенные в кавычки

Ответ 3

Попробуйте удалить скобки '[' и ']' из столбца. Затем используйте функцию python string split, чтобы преобразовать ее в список.

df['Col3'] = df['Col3'].str.replace(']',"")
df['Col3'] = df['Col3'].str.replace('[',"")
df['Col3'] = df['Col3'].str.split()