Как скопировать / вставить DataFrame из Stackru в Python

В вопросах и ответах пользователи очень часто публикуют пример DataFrame с которыми работает их вопрос / ответ:

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

Было бы очень полезно иметь возможность получить это DataFrame в мой интерпретатор Python, чтобы я мог начать отладку вопроса или тестирование ответа.

Как я могу это сделать?

Источник

1 ответ

Решение

Панды написаны людьми, которые действительно знают, что люди хотят делать.

С версии 0.13 есть функция pd.read_clipboard что абсурдно эффективно для того, чтобы заставить это "просто работать".

Скопируйте и вставьте часть кода в вопрос, который начинается bar foo, (т.е. DataFrame) и сделать это в интерпретаторе Python:

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

Предостережения

  • Не включайте iPython In или же Out вещи или не получится
  • Если у вас есть именованный индекс, вам нужно добавить engine='python' (см. эту проблему на GitHub). Движок 'c' в настоящее время не работает, когда индекс назван.
  • Это не блестяще в MultiIndexes:

Попробуй это:

                      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

который не работает вообще, или это:

              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

Который работает, но возвращает что-то совершенно неверное!

Источник

pd.read_clipboard() изящный Однако, если вы пишете код в сценарии или записной книжке (и вы хотите, чтобы ваш код работал в будущем), это не очень подходит. Вот альтернативный способ скопировать / вставить выходные данные в новый объект данных, который гарантирует, что df переживет содержимое вашего буфера обмена:

import pandas as pd

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

Несколько заметок:

  • Строка в тройных кавычках сохраняет символы новой строки в выходных данных.
  • StringIO оборачивает вывод в файлоподобный объект, который read_csv требует.
  • настройка sep в \s+ делает так, чтобы каждый непрерывный блок пробелов рассматривался как один разделитель.
Источник

Если вы копируете из CSV-файла, в котором есть такие стандартные записи:

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"})

предоставит вам правильно определенный pandas Dataframe.

Источник
Другие вопросы по тегам