如何将 Stack Overflow 中的 copy/paste DataFrame 转换为 Python

Question

在 questions and 中，用户经常 post 他们的 question/answer 使用的示例 DataFrame：

In []: x
Out[]: 
   bar  foo
0    4    1
1    5    2
2    6    3

能够将此 DataFrame 放入我的 Python 解释器中非常有用，这样我就可以开始调试问题或测试答案。

我该怎么做？

Answer 1

Pandas 是真正了解人们想要做什么的人写的。

Since version 0.13 there's a function pd.read_clipboard 这在 "just work".

方面非常有效

复制并粘贴问题中以 bar foo 开头的部分代码（即 DataFrame），然后在 Python 解释器中执行此操作：

In [53]: import pandas as pd
In [54]: df = pd.read_clipboard()

In [55]: df
Out[55]: 
   bar  foo
0    4    1
1    5    2
2    6    3

注意事项

不要包含 iPython In 或 Out 内容，否则将无法正常工作
如果您有命名索引，目前需要添加 engine='python'（请参阅 GitHub 上的 this issue）。 'c' 索引命名时引擎当前已损坏。
它在 MultiIndexes 方面并不出色：

试试这个：

                      0         1         2
level1 level2                              
foo    a       0.518444  0.239354  0.364764
       b       0.377863  0.912586  0.760612
bar    a       0.086825  0.118280  0.592211

哪个根本不起作用，或者这个：

              0         1         2
foo a  0.859630  0.399901  0.052504
    b  0.231838  0.863228  0.017451
bar a  0.422231  0.307960  0.801993

有效，但 returns 完全不正确！

Answer 2

pd.read_clipboard() 很漂亮。但是，如果您在脚本或笔记本中编写代码（并且您希望您的代码在未来工作），它就不太适合。这是 copy/paste 将数据帧输出到新数据帧对象的另一种方法，可确保 df 的寿命比剪贴板的内容长：

# py3 only, see below for py2
import pandas as pd
from io import StringIO

d = '''0   1   2   3   4
A   Y   N   N   Y
B   N   Y   N   N
C   N   N   N   N
D   Y   Y   N   Y
E   N   Y   Y   Y
F   Y   Y   N   Y
G   Y   N   N   Y'''

df = pd.read_csv(StringIO(d), sep='\s+')

一些注意事项：

三引号字符串在输出中保留换行符。
StringIO 将输出包装在一个类似文件的对象中，read_csv 需要。
将 sep 设置为 \s+ 使得每个连续的空白块都被视为单个分隔符。

更新

以上答案只有Python3个。如果您卡在 Python 2，请替换导入行：

from io import StringIO

改为：

from StringIO import StringIO

如果您有旧版本的 pandas（v0.24 或更早版本），有一种简单的方法可以编写上述代码的 Py2/Py3 兼容版本：

import pandas as pd

d = ...
df = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(d), sep='\s+')

最新版本的 pandas 已删除 compat 模块以及 Python 2 支持。

Answer 3

如果您从具有如下标准条目的 CSV 文件复制粘贴：

2016,10,M,0600,0610,13,1020,24
2016,3,F,0300,0330,21,6312,1
2015,4,M,0800,0830,8,7112,30
2015,10,M,0800,0810,19,0125,1
2016,8,M,1500,1510,21,0910,2
2015,10,F,0800,0810,3,8413,5

df =pd.read_clipboard(sep=",", header=None)
df.rename(columns={0: "Name0", 1: "Name1",2:"Name2",3:"Name3",4:"Name4",5:"Name5",6:"Name6",7:"Name7",8:"Name8"})

将为您提供正确定义的 pandas 数据框。

如何将 Stack Overflow 中的 copy/paste DataFrame 转换为 Python

How to copy/paste DataFrame from Stack Overflow into Python

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