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這篇文章主要為大家展示了“pandas中string如何轉dataframe”，內容簡而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶領大家一起研究并學習一下“pandas中string如何轉dataframe”這篇文章吧。
業務上碰到用pandas處理一個大文件的內存不夠問題，需要做concat 合并多個文件，每個文件數據在1.4億行左右。當時第一反應是把dataframe分割成多塊小文件處理，后面發現即使pandas內存問題解決了，用pickle做保存數據時也會提升內存不夠的報錯，后來把dataframe對象轉化成string，發現內存占用減少了近一半。
所以打算用先轉成string再dump到離線文件里，官網文檔上只有to_string的說明，而從string轉dataframe卻沒有提供直接的函數。
其實很簡單，我們可以把string放到一個文件對象里，然后通過read_csv函數來創建dataframe對象。
import sys
if sys.version_info[0] < 3:
from StringIO import StringIO
else:
from io import StringIO
import pandas as pd
TESTDATA=StringIO("""col1;col2;col3
1;4.4;99
2;4.5;200
3;4.7;65
4;3.2;140
""")
df = pd.read_csv(TESTDATA, sep=";")以上是“pandas中string如何轉dataframe”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！
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