python - 根据列表的csv切片pandas DataFrame

我有以下格式的文本文件。

[1,2]
[3]
[4,5,6,7,10]

我有一个像下面的熊猫DataFrame。

df = pd.DataFrame({'id' : [1,2,3,4,5,6,7],
                'path'  : ["p1,p2,p3,p4","p1,p2,p1","p1,p5,p5,p7","p1,p2,p3,p3","p1,p2","p1","p2,p3,p4"]})

输出：

   id         path
0   1  p1,p2,p3,p4
1   2     p1,p2,p1
2   3  p1,p5,p5,p7
3   4  p1,p2,p3,p3
4   5        p1,p2
5   6           p1
6   7     p2,p3,p4

我想根据文本文件对DataFrame进行切片。跟什么有错？它产生空的DataFrame。

for line in lines:
    print line
    print df[df['id'].isin(line)]

但是它可以很好地跟随。

for line in lines:
    print df[df['id'].isin([1,2])]

最佳答案

line是一个字符串。 [1,2]是一个列表。要将字符串转换为列表，可以使用ast.literal_eval：

import ast
line = ast.literal_eval(line)

import ast
for line in lines:
    print line
    line = ast.literal_eval(line)
    print df.loc[df['id'].isin(line)]

PS。尽管df[boolean_mask]有效，但我认为df.loc[boolean_mask]更好，因为它不需要读者知道boolean_mask中的值的类型来了解df的子选择方式（按行或按列） 。 df.loc更明确，并且速度更快。

关于python - 根据列表的csv切片pandas DataFrame，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/22909412/