本章内容给大家谈谈关于遇上pandas中string如何转dataframe等问题，我们该怎么处理呢。下面这篇文章将为你提供一个解决思路，希望能帮你解决到相关问题。
1. 使用pandas.read_csv()函数
pandas提供了一个read_csv()函数，可以从文件，URL，文件型对象或字符串中读取CSV数据。如果要将字符串转换为DataFrame，可以使用StringIO函数，该函数可以将字符串视为文件，以便使用pandas.read_csv()函数读取字符串中的数据。
import pandas as pd
import io
# 要转换的字符串
data = 'a,b,c\n1,2,3\n4,5,6'
# 将字符串转换为DataFrame
df = pd.read_csv(io.StringIO(data))
print(df)
# a b c
# 0 1 2 3
# 1 4 5 6
2. 使用pandas.DataFrame()函数
可以使用pandas.DataFrame()函数将字符串转换为DataFrame。该函数接受字典作为输入，其中字典的键是DataFrame的列名，值是DataFrame的数据。
import pandas as pd
# 要转换的字符串
data = 'a,b,c\n1,2,3\n4,5,6'
# 将字符串转换为DataFrame
data = data.split('\n') # 将字符串拆分为行
header = data[0].split(',') # 获取表头
values = [row.split(',') for row in data[1:]] # 获取数据
df = pd.DataFrame(values, columns=header)
print(df)
# a b c
# 0 1 2 3
# 1 4 5 6
3. 使用pandas.read_table()函数
可以使用pandas.read_table()函数将字符串转换为DataFrame。该函数接受字符串作为输入，并使用指定的分隔符将字符串拆分为行，然后将每行转换为DataFrame。
import pandas as pd
# 要转换的字符串
data = 'a,b,c\n1,2,3\n4,5,6'
# 将字符串转换为DataFrame
df = pd.read_table(io.StringIO(data), sep=',')
print(df)
# a b c
# 0 1 2 3
# 1 4 5 6
总结
以上就是为你整理的pandas中string如何转dataframe全部内容，希望文章能够帮你解决相关问题，更多请关注本站相关栏目的其它相关文章！