如何使用pandas读取CSV文件生成可按索引取值的影片数据结构

实现代码 #

你可以直接用以下pandas代码读取CSV并得到和原Films完全一致的结构，原有遍历逻辑不需要做任何修改：

import pandas as pd

# 读取CSV文件，替换为你实际的文件路径
df = pd.read_csv(
    "your_file_path.csv",
    sep="|",  # 指定分隔符为竖线
    header=None,  # 声明CSV无表头，不将第一行识别为列名
    skipinitialspace=True,  # 自动忽略分隔符后的前导空格
)

# 清除所有字符串字段首尾的多余空白字符
df = df.apply(lambda col: col.str.strip() if col.dtype == object else col)

# 转换为和原Films完全一致的元组嵌套列表结构
self.Films = tuple(df.values.tolist())

兼容说明 #

转换完成后你原来的遍历逻辑可以直接运行，不需要修改：

for j in self.Films:
    Film_principal = j[0]
    Possible_sequel = j[1]
    # 剩余原有逻辑保持不变

如果需要将第三列识别为数字类型、第四列识别为日期类型，只需要在read_csv中追加两个参数即可：

parse_dates=[3],  # 将第4列（索引从0开始）解析为日期格式
dtype={2: int}  # 强制第3列为整数类型

内容的提问来源于stack exchange，提问作者wundolab