Использовать текстовое поле автозаполнения и задавать источник данных из удаленного API, особенно при работе с огромным набором данных. Это позволит избежать зависания вашего пользовательского интерфейса приложения при каждом поиске символов.
Как уже упоминалось в других вопросах, вы должны использовать literal_eval
здесь:
from ast import literal_eval
df['col2'] = df['col2'].apply(literal_eval)
В действии:
In [11]: df = pd.DataFrame([[120, '[\'abc\',\'def\']'], [130, '[\'ghi\',\'klm\']']], columns=['A', 'B'])
In [12]: df
Out[12]:
A B
0 120 ['abc','def']
1 130 ['ghi','klm']
In [13]: df.loc[0, 'B'] # a string
Out[13]: "['abc','def']"
In [14]: df.B = df.B.apply(literal_eval)
In [15]: df.loc[0, 'B'] # now it's a list
Out[15]: ['abc', 'def']
Возможно, попробуйте использовать другое значение разделителя? Так же:
DataFrame.to_csv(filepath, sep=';')
, а затем читать с помощью
DataFrame.from_csv(filepath, sep=';')
Nevermind получил его.
Все, что я должен был сделать, это
arr = s[1:-1].split(',')
. Это избавилось от квадратных скобок, а также разделило строку на массив, как я хотел.
Без панд это один из способов сделать это, используя модули ast
'literal_eval()
:
>>> data = "['abc', 'def']"
>>> import ast
>>> a_list = ast.literal_eval(data)
>>> type(a_list)
<class 'list'>
>>> a_list[0]
'abc'