Pandas 从字符串数组到数据帧的快速转换

我有一个字符串数组，其中该数组的每个元素都是csv文件的行（逗号分隔）。我想将其转换为pandas数据帧。但是，当我逐行尝试时，速度非常慢。除了writelines（）后跟pandas.read_csv（），是否可以提出更快的替代方案？

csv

导入 在pandas中，您可以一次读取整个

csv

，而无需在行上循环

与文件名一起使用作为参数：

import pandas as pd
from cStringIO import StringIO

# Set up fake csv data as test for example only
fake_csv = '''
Col_0,Col_1,Col_2,Col_3
0,0.5,A,123
1,0.2,J,234
2,1.4,F,345
3,0.7,E,456
4,0.4,G,576
5,0.8,T,678
6,1.6,A,789
'''

# Read in whole csv to DataFrame at once
# StringIO is for example only
# Normally you would load your file with
# df = pd.read_csv('/path/to/your/file.csv')
df = pd.read_csv(StringIO(fake_csv))

print 'DataFrame from CSV:'
print df

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发布示例代码和数据

pd.read\u csv（'yourfile.csv'）

。无需将csv文件的内容放入列表（而不是数组）并进行迭代。谢谢！你救了我的命day@SiddharthMuthukumar很高兴我能帮忙！

DataFrame from CSV:
   Col_0  Col_1 Col_2  Col_3
0      0    0.5     A    123
1      1    0.2     J    234
2      2    1.4     F    345
3      3    0.7     E    456
4      4    0.4     G    576
5      5    0.8     T    678
6      6    1.6     A    789