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我正在使用返回 CSV 响应的 Web 服务，其中第一行包含列名，第二行包含列单位，例如：

longitude,latitude
degrees_east,degrees_north
-142.842,-1.82
-25.389,39.87
-37.704,27.114

我可以将其读入 Pandas DataFrame：

import pandas as pd
from StringIO import StringIO

x = '''
longitude,latitude
degrees_east,degrees_north
-142.842,-1.82
-25.389,39.87
-37.704,27.114
'''

# Create a Pandas DataFrame
obs=pd.read_csv(StringIO(x.strip()), sep=",\s*")

print(obs)

产生

      longitude       latitude
0  degrees_east  degrees_north
1      -142.842          -1.82
2       -25.389          39.87
3       -37.704         27.114

但是，将单元与 DataFrame 列关联以供以后使用（例如标记图）的最佳方法是什么？

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1 回答 1

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允许 pandas 读取第二行作为数据会破坏列的 dtype。字符串的存在不是floatdtype，而是使 columns 的 dtypeobject和底层对象，甚至是数字，都是字符串。这搞砸了所有数值运算：

In [8]: obs['latitude']+obs['longitude']
Out[8]: 
0    degrees_northdegrees_east
1                -1.82-142.842
2                 39.87-25.389
3                27.114-37.704

In [9]: obs['latitude'][1]
Out[9]: '-1.82'

所以必须pd.read_csv跳过第二行。

以下内容非常难看，但鉴于输入的格式，我没有看到更好的方法。

import pandas as pd
from StringIO import StringIO

x = '''
longitude,latitude
degrees_east,degrees_north
-142.842,-1.82
-25.389,39.87
-37.704,27.114
'''

content = StringIO(x.strip())

def read_csv(content):
    columns = next(content).strip().split(',')
    units = next(content).strip().split(',')
    obs = pd.read_table(content, sep=",\s*", header=None)
    obs.columns = ['{c} ({u})'.format(c=col, u=unit)
                   for col, unit in zip(columns, units)]
    return obs

obs = read_csv(content)
print(obs)
#    longitude (degrees_east)  latitude (degrees_north)
# 0                  -142.842                    -1.820
# 1                   -25.389                    39.870
# 2                   -37.704                    27.114
print(obs.dtypes)
# longitude (degrees_east)    float64
# latitude (degrees_north)    float64
于 2013-05-07T00:41:33.720 回答