Python 如何读取数据帧中的数组？

我有一个tsv文件，其中包含一个数组，该数组已使用

read\u csv（）

读取

数组的数据类型显示为

dtype:object

。如何读取它并将其作为数组访问

例如：

df=

id   values
1    [0,1,0,3,5]
2    [0,0,2,3,4]
3    [1,1,0,2,3]
4    [2,4,0,3,5]
5    [3,5,0,3,5]

目前，我正在将其解包如下：

for index,row in df.iterrows():
    string = row['col2']
    string=string.replace('[',"")
    string=string.replace(']',"")
    v1,v2,v3,v4,v5=string.split(",")
    v1=int(v1)
    v2=int(v2)
    v3=int(v3)
    v4=int(v4)
    v5=int(v5)

id   values
1    [0,1,0,3,5]
2    [0,0,2,3,4]
3    [1,1,0,2,3]
4    [2,4,0,3,5]
5    [3,5,0,3,5]

除此之外还有其他选择吗

之所以要这样做，是因为我想在数据帧中创建另一列，取所有值的平均值

添加其他详细信息：col2

我的tsv文件如下所示：

for index,row in df.iterrows():
    string = row['col2']
    string=string.replace('[',"")
    string=string.replace(']',"")
    v1,v2,v3,v4,v5=string.split(",")
    v1=int(v1)
    v2=int(v2)
    v3=int(v3)
    v4=int(v4)
    v5=int(v5)

id   values
1    [0,1,0,3,5]
2    [0,0,2,3,4]
3    [1,1,0,2,3]
4    [2,4,0,3,5]
5    [3,5,0,3,5]

我正在阅读tsv文件，如下所示：

---

df=pd.read\u csv（'tsv\u file\u name.tsv'，sep='\t'，header=0）

您可以使用

json

简化解析：

import json
df['col2'] = df.col2.apply(lambda t: json.loads(t))

编辑：根据您的评论，获得平均值很容易：

# using numpy
df['col2_mean'] df.col2.apply(lambda t: np.array(t).mean())
# by hand
df['col2_mean'] df.col2.apply(lambda t: sum(t)/len(t))

或

---

可能重复的CSV文件您能举一个CSV文件的例子吗？您使用什么确切的代码将其加载为数据帧？我的印象是，通过设置分隔符（可能还有一点预处理），您可以以更干净的方式完成这项工作。好的，我会添加它。有没有进一步的方法可以让我们获得元素的平均值？它很有效，感谢您展示了lambda的使用，我甚至能够应用所需的操作。我想要一个加权平均值，我能够应用权重并做到这一点。谢谢。虽然这个代码片段可以解决这个问题，但它确实有助于提高文章的质量。请记住，您将在将来回答读者的问题，这些人可能不知道您的代码建议的原因。