Python解析列表元素为多列表并存入pd.DataFrame的方法

方法一：逐行拆分处理 #

先把每行数据按空白字符分割，忽略第一个元素，剩下的部分里最后一个是数值，前面的内容拼接成奶酪名称：

import pandas as pd

# 假设你的数据源列表如下
data_list = [
    "0                   cheese    100",
    "1                   cheddar cheese    1100",
    "2                   gorgonzola    1300",
    "3                   smoked cheese    200"
]

cheese_types = []
values = []

for line in data_list:
    # 按任意空白字符拆分，自动忽略连续空格
    parts = line.split()
    # 拼接除首个数字、末尾数值外的所有部分作为奶酪名
    cheese_name = ' '.join(parts[1:-1])
    cheese_types.append(cheese_name)
    # 将末尾数值转为整数存入列表
    values.append(int(parts[-1]))

# 转为DataFrame
df = pd.DataFrame({
    "cheese_type": cheese_types,
    "value": values
})

print(df)

运行后输出的DataFrame：

cheese_type  value
0          cheese    100
1  cheddar cheese   1100
2      gorgonzola   1300
3  smoked cheese    200

方法二：直接用pandas读取（数据源为文本文件时） #

如果数据存储在本地文本文件里，可直接用pd.read_csv处理，自动跳过第一列并命名列名：

import pandas as pd

# 假设文件名为cheese_data.txt
df = pd.read_csv("cheese_data.txt", sep=r"\s+", header=None, usecols=[1,2], names=["cheese_type", "value"])
print(df)

这个方法更简洁，能自动识别多空格分隔符，直接过滤掉不需要的首列数据。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user19828448