可以使用 pandas read_clipboard读取系列更简单的方法吗?

问题描述

有时候，我想使用 read_clipboard 来阅读 Series es，而我不得不这样做:

Some times, i want use read_clipboard to read Serieses, and i would have to do:

pd.Series(pd.read_clipboard(header=None).values[:,0])

如果有更简单的方法，那会很好吗?

So would it be nice if there was an easier way?

对于数据帧，我可以很轻松地做到这一点，例如:

I can do it very easily for data-frames, like:

pd.read_clipboard()

就是这样.

但是对于 Series ，它的衬里更长.

But for Series, it's much longer-one-liner.

那么有没有更简单的方法?

So is there an easier way?

我不知道吗?

有任何秘密密码吗?

推荐答案

将此复制到剪贴板:

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更好的方法是使用 squeeze = True 作为参数.

Better would be to use squeeze=True as an argument.

pd.read_clipboard(header=None, squeeze=True)

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Name: 0, dtype: int64

哪个返回系列.如果要命名系列，请使用 names 参数:

Which returns a Series. If you want to name the series, use the names parameter:

pd.read_clipboard(header=None, squeeze=True, names=['mycol'])

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Name: mycol, dtype: int64

实际上， read_clipboard 使用pyperclip从剪贴板读取内容，并将文本发送到 read_table .

Actually, read_clipboard uses pyperclip to read from the clipboard, and sends the text to read_table.

阅读受支持的参数.

这篇关于可以使用 pandas read_clipboard读取系列更简单的方法吗?的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！