Warning: file_get_contents(/data/phpspider/zhask/data//catemap/2/python/323.json): failed to open stream: No such file or directory in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 167

Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /data/phpspider/zhask/libs/tag.function.php on line 1116

Notice: Undefined index: in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 180

Warning: array_chunk() expects parameter 1 to be array, null given in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 181
在Python 3中使用熊猫解析CSV文件_Python_Csv_Numpy - Fatal编程技术网

在Python 3中使用熊猫解析CSV文件

在Python 3中使用熊猫解析CSV文件,python,csv,numpy,Python,Csv,Numpy,我正在尝试用Python3解析一个电影数据库。 如何解析具有不同变量的电影类型? 例如: 1,Toy Story (1995),Adventure|Animation|Children|Comedy|Fantasy 2,Jumanji (1995),Adventure|Children|Fantasy 第一个值是movie_id,第二个值是movie_name,第三个值是流派,但我想将它们作为属于相应电影的单独变量进行解析。换句话说,我希望数据库的第二个分隔符为“|”。我怎样才能做到这一点?这

我正在尝试用Python3解析一个电影数据库。 如何解析具有不同变量的电影类型? 例如:

1,Toy Story (1995),Adventure|Animation|Children|Comedy|Fantasy
2,Jumanji (1995),Adventure|Children|Fantasy
第一个值是movie_id,第二个值是movie_name,第三个值是流派,但我想将它们作为属于相应电影的单独变量进行解析。换句话说,我希望数据库的第二个分隔符为“|”。我怎样才能做到这一点?这是我的密码:

import numpy as np
import pandas as pd
header = ["movie_id", "title", "genres"]
movie_db = pd.read_csv("movielens/movies.csv", sep=",", names=header)

您可以使用分隔符
,|
,但第一行必须包含所有可能的类型:

df = pd.read_csv("movielens/movies.csv", sep="[,|]", header=None, engine='python')
print (df)
   0                 1          2          3         4       5        6
0  1  Toy Story (1995)  Adventure  Animation  Children  Comedy  Fantasy
1  2    Jumanji (1995)  Adventure   Children   Fantasy    None     None
但这里最好按类别创建新列,并将其设置为
1
,如果类别存在于行中,并通过以下方式添加到原始列中:

但是如果需要,列可以由
|
使用:

df = movie_db.join(movie_db.pop('genres').str.split('|', expand=True))
print (df)
   movie_id             title          0          1         2       3        4
0         1  Toy Story (1995)  Adventure  Animation  Children  Comedy  Fantasy
1         2    Jumanji (1995)  Adventure   Children   Fantasy    None     None
df =  movie_db.join(movie_db.pop('genres').str.get_dummies())
print (df)
   movie_id             title  Adventure  Animation  Children  Comedy  Fantasy
0         1  Toy Story (1995)          1          1         1       1        1
1         2    Jumanji (1995)          1          0         1       0        1
df = movie_db.join(movie_db.pop('genres').str.split('|', expand=True))
print (df)
   movie_id             title          0          1         2       3        4
0         1  Toy Story (1995)  Adventure  Animation  Children  Comedy  Fantasy
1         2    Jumanji (1995)  Adventure   Children   Fantasy    None     None