如何在Python中将指定格式字符串转换为DataFrame？

我有如下格式的字符串：

x = "24.55 26.22, 69.22 78.25, 66.25 45.98"

希望将其转换为如下结构的DataFrame：

A       B      A     B      A      B
24.55   26.22  69.22  78.25  66.25  45.98

我尝试了以下代码但出现错误：

import io
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv(io.StringIO(x), sep=",")
df1 =  df1.groupby(level=[0,1]).cumcount().map({0 : 'x', 1 : 'y'})

1. 直接用read_csv按逗号分割后，每一列是带空格的字符串（比如"24.55 26.22"），无法直接用于后续分组操作。
2. groupby(level=[0,1])完全不适用：刚读取的DataFrame没有多级索引，且逻辑方向与需求不符。

步骤1：预处理字符串，拆分所有数值 #

先把字符串按逗号分割，再拆分每个部分的空格，得到扁平的数值列表并转为浮点数：

import pandas as pd

x = "24.55 26.22, 69.22 78.25, 66.25 45.98"
# 拆分逗号后再拆分空格，提取所有数值
values = list(map(float, ' '.join(x.split(',')).split()))

步骤2：构造目标DataFrame #

生成重复的A/B列名，将数值列表转为单行数据，创建DataFrame：

# 生成重复的A、B列名（每两个数值对应一组A/B）
columns = ['A', 'B'] * (len(values) // 2)
# 创建单行DataFrame
df = pd.DataFrame([values], columns=columns)

完整代码 #

import pandas as pd

x = "24.55 26.22, 69.22 78.25, 66.25 45.98"

# 预处理拆分数值
values = list(map(float, ' '.join(x.split(',')).split()))
# 构造DataFrame
columns = ['A', 'B'] * (len(values) // 2)
df = pd.DataFrame([values], columns=columns)

print(df)

运行输出：

A      B      A      B      A      B
0  24.55  26.22  69.22  78.25  66.25  45.98

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