Python 如何转换Dataframe中列的值？

我有以下数据，当我试图对其进行操作时，它会给我错误

import pandas as pd
df = 
      AsOfDate           BaseMV   BloombergIdentifier   CCY    Strategy  StrategyId   SubStrategy  Ticker Price
0   2019-03-27    513000.000000   BBG0059JSF49 Equity   USD    L/S_EQTY          95  EQ1.IND_TRAN    CNHI    21
1   2019-03-27        22.500000          BBG000BB7JQ5   USD    L/S_EQTY          95  EQ1.IND_TRAN    None    78
2   2019-03-27        15.000000          BBG000HXFJR1   USD    L/S_EQTY          95  EQ1.IND_TRAN    None    56
3   2019-03-27        55.000000             Q9235V101   USD    L/S_EQTY          95  EQ1.IND_TRAN    None    87
4   2019-03-27        36.000000          BBG000FLHZZ2   USD    L/S_EQTY          95  EQ1.IND_TRAN    None    94
5   2019-03-27        36.000000          BBG001J1CYH8   USD    L/S_EQTY          95  EQ1.IND_TRAN    None    15
6   2019-03-27        75.000000          BBG001J1CY88   USD    L/S_EQTY          95  EQ1.IND_TRAN    None    90

df2=pd.Dataframe(df)

df2.iat[0,0]

Error:
  File "<ipython-input-22-8ee11ff71fcf>", line 2
    df =
         ^
SyntaxError: invalid syntax

将熊猫作为pd导入
df=
AsOfDate BaseMV BloombergGidentifier CCY策略策略ID子策略股票价格
0 2019-03-27 513000.000000 BBG0059JSF49权益美元L/S\U EQTY 95 EQ1.IND\U TRAN CNHI 21
1 2019-03-27 22.500000 BBG000BB7JQ5美元L/S设备数量95设备数量78
2019年3月27日15.000000 BBG000HXFJR1美元L/S设备数量95设备数量无56
3 2019-03-27 55.000000 Q9235V101美元信用证设备数量95设备数量87
4 2019-03-27 36.000000 BBG000FLHZZ2美元L/S设备数量95设备数量94
5 2019-03-27 36.000000 BBG001J1CYH8美元L/S设备数量95设备数量无15
6 2019-03-27 75.000000 BBG001J1CY88美元L/S设备数量95设备数量90
df2=pd.数据帧（df）
df2.iat[0,0]
错误：
文件“”，第2行
df=
^
SyntaxError:无效语法

---

如何将测向数据转换为熊猫数据帧并对其进行操作？

不是那么容易，您需要一个

io.StringIO

和

pd.read\u csv

：

from io import StringIO
import pandas as pd
data = StringIO('''      AsOfDate           BaseMV   BloombergIdentifier   CCY    Strategy  StrategyId   SubStrategy  Ticker Price
0   2019-03-27    513000.000000   BBG0059JSF49 Equity   USD    L/S_EQTY          95  EQ1.IND_TRAN    CNHI    21
1   2019-03-27        22.500000          BBG000BB7JQ5   USD    L/S_EQTY          95  EQ1.IND_TRAN    None    78
2   2019-03-27        15.000000          BBG000HXFJR1   USD    L/S_EQTY          95  EQ1.IND_TRAN    None    56
3   2019-03-27        55.000000             Q9235V101   USD    L/S_EQTY          95  EQ1.IND_TRAN    None    87
4   2019-03-27        36.000000          BBG000FLHZZ2   USD    L/S_EQTY          95  EQ1.IND_TRAN    None    94
5   2019-03-27        36.000000          BBG001J1CYH8   USD    L/S_EQTY          95  EQ1.IND_TRAN    None    15
6   2019-03-27        75.000000          BBG001J1CY88   USD    L/S_EQTY          95  EQ1.IND_TRAN    None    90
''')
df = pd.read_csv(data, sep='\s\s+', engine='python')

或者只需将其复制到剪贴板并执行以下操作：

df = pd.read_clipboard(sep='\s\s+', engine='python')

---

不是那么容易，你需要一个

io.StringIO

和

pd.read\u csv

：

from io import StringIO
import pandas as pd
data = StringIO('''      AsOfDate           BaseMV   BloombergIdentifier   CCY    Strategy  StrategyId   SubStrategy  Ticker Price
0   2019-03-27    513000.000000   BBG0059JSF49 Equity   USD    L/S_EQTY          95  EQ1.IND_TRAN    CNHI    21
1   2019-03-27        22.500000          BBG000BB7JQ5   USD    L/S_EQTY          95  EQ1.IND_TRAN    None    78
2   2019-03-27        15.000000          BBG000HXFJR1   USD    L/S_EQTY          95  EQ1.IND_TRAN    None    56
3   2019-03-27        55.000000             Q9235V101   USD    L/S_EQTY          95  EQ1.IND_TRAN    None    87
4   2019-03-27        36.000000          BBG000FLHZZ2   USD    L/S_EQTY          95  EQ1.IND_TRAN    None    94
5   2019-03-27        36.000000          BBG001J1CYH8   USD    L/S_EQTY          95  EQ1.IND_TRAN    None    15
6   2019-03-27        75.000000          BBG001J1CY88   USD    L/S_EQTY          95  EQ1.IND_TRAN    None    90
''')
df = pd.read_csv(data, sep='\s\s+', engine='python')

或者只需将其复制到剪贴板并执行以下操作：

df = pd.read_clipboard(sep='\s\s+', engine='python')

---

您可以在线查找有关如何创建数据帧的各种资源…因此您已经打印了数据帧的值（作为字符串），并希望使用该值创建数据帧？您可以在线查找有关如何创建数据帧的各种资源…因此您已经打印了数据帧的值（作为字符串）想用那个值做一个数据帧吗？@U9 Forward我怎么能应用数据。iat[0,0]操作在这个中？@ManishPal然后做

df.iat[0,0]

@U9 Forward我怎么能应用数据。iat[0,0]操作在这个中？@ManishPal然后做

df.iat[0,0]