Python 字符串到数据帧的转换

在这个屏幕截图中，数据（字符串数据类型）和df2（熊猫数据帧）存储相同的数据—一个时间戳和一个值

如何获取类似数据帧中的数据，以便将值附加到df2中，从而使所有数据记录和所有df2记录都位于一个数据帧中，并与df2的当前格式相匹配

---

我可以发布到目前为止我尝试过的内容，但我得到的只是错误：（

看起来您的字符串数据是格式正确的json（据我所知，它与Python字典非常相似，但严格要求双引号而非单引号）。尝试：

这将把您的字符串转换成dict类型，您可以从中轻松创建和操作数据帧

编辑：

---

如果您的任何字符串都有单引号，您可以使用str.replace（“'”，“\”）来解决此问题将它们转换为双引号。这只会导致问题，无论出于何种原因，如果您的数据有不正确的双引号。

看起来您需要将数据转换为dict…使用

json

模块。我只使用双引号，但这是我的问题：>>>打印（数据[：100]）{“数据”：[[1546992043.3410804，-10.070938800134865]，[1546992128.6818917，-10.24111650646369]，[15469>>>dict=json.loads（data）>>df1=pd.DataFrame（data）回溯（最近一次调用）：文件“”，第1行，文件“C:\Users\chris\AppData\Local\Programs\Python37-32\lib\site packages\pandages\core\frame.py”，第422行，在init raise ValueError中（'DataFrame constructor not Right called！'）ValueError:DataFrame constructor not Right called！>>>Hi@cmcau，请确保再次调用dict对象上的DataFrame构造函数，而不是字符串：pd.DataFrame（dict），而不是pd.DataFrame（data）。数据变量仍保留字符串。dict对象可以直接转换为数据帧。这几乎可以正常工作，但第一列（索引）应该是一个纪元时间转换成一个合适的日期时间。在数据帧定义中有没有一种方法可以做到这一点？基本上是说它是一个日期时间，然后是一个浮点值？你的意思是（在回答代码中）：df=pd.DataFrame（ast.literal\u eval（data），dtype=np.float32，columns=['index'，'data']，index=pd.date\u range（'20190101'，periods=3，freq='T'）我得到了一个错误：ValueError：传递值的形状是（22000），索引暗示（2，3）我想这是因为我没有3组值，我有X（数字会改变），如果我正确地阅读代码，你会认为这是一个日期，但它是一个纪元时间（低至毫秒），这一点必须保留。我知道这是我自己缺乏Python知识，我知道我正在尝试简化操作并“完成”，我很高兴根据我的情况调整代码……我只需要知道代码的真正用途。

import ast 
import pandas as pd
data = "[[1212.1221, -10.5],[2232.55, -19.44],[32432.87655, -445.88]]"
df = pd.DataFrame(ast.literal_eval(data),
                 columns=['index', 'data'])

import ast 
import pandas as pd
data = "[[1212.1221, -10.5],[2232.55, -19.44],[32432.87655, -445.88]]"
df = pd.DataFrame(ast.literal_eval(data),
                 columns=['index', 'data'])