如何从 Python 中的 csv 构建多类列表?

如何解决如何从 Python 中的 csv 构建多类列表?

我正在尝试基于这样的数据框构建一个列表

TRAINING_DATA = [
   ["accepted",{"APP": True,"FEE": False,"THY": False}],["change accepted",["yes i approve these changes","THY": False}]
]

从 Jupyter 我可以毫无问题地创建它。但是,我需要从 csv 文件构建它。目前,我正在尝试使用以下内容:

text;class
"accepted"; {'APP': True,'FEE': False,'THY': False}
"change accepted";{'APP': True,'THY': False}

而且,在 Python 中,我使用以下命令加载文件:

df = pd.read_csv("prueba.csv",usecols=['text','class'],delimiter=";")

但是,如标题所述,我需要构建一个将类列作为对象而不是文本的列表。我使用这句话创建了列表:

newList = df.values.tolist()
newList

但是,结果不是预期的:

[['accepted'," {'APP': True,'THY': False}"],['change accepted',"{'APP': True,'THY': False}"]]

可以看出,列表的第二个“列”被转换为字符串。我需要的是这个(没有“):

[['accepted',{'APP': True,'THY': False}],'THY': False}]]

值得一提的是,我已经执行了以下句子:

df['class'] = df['class'].astype(object)
df['class'] = df['class'].astype('category')

但没有任何成功。

我需要知道的是应该如何编写csv文件,以及应该对数据框进行什么处理才能完成此任务?

解决方法

您需要做的是将包含字典的字符串转换为字典,这可以使用 ast.literal_eval() 来完成。

在列表理解 data_ 中,您在第二个索引(即字符串 ast.literal_eval)上使用 "{'APP': True,'FEE': False,'THY': False}" 循环遍历数组,然后将其转换为字典。之后创建一个新数组并将第一个元素(即字符串 accepted)放在第二个位置,然后将新字典放在第二个位置。

注意: 这仅在包含字典的字符串中没有不必要的空格时才有效。因此,请确保删除此字符串 " {'APP': True,'THY': False}" 前面的空格并将其更改为 "{'APP': True,'THY': False}"

import ast

data = [
    ["accepted","{'APP': True,'THY': False}"],["change accepted",]

data_ = [[d[0],ast.literal_eval(d[1])] for d in data]
print(data_)

输出:

[['accepted',{'APP': True,'THY': False}],['change accepted','THY': False}]]

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