ストリングのリストをパンダの浮動小数点のリストに変換する

Question

私は超基本的な問題と思われるものを持っていますが、解決策を見つけることができません。要は、数値のリストであるcsvの列があります。このcsvはpandasで生成されました。to_csvです。 read_csvでそれを読み取ろうとすると、この番号のリストは自動的にstringに変換されます。

それを使用しようとすると、明らかにエラーが発生します。私がto_numeric機能を使用しようとすると、それはリストであり、単一の数字ではないのでエラーが発生します。

これを解決する方法はありますか？フォームについては、以下のコードを投稿、おそらく非常に有用ではない：

def write_func(dataset): 
    features = featurize_list(dataset[column]) # Returns numpy array 
    new_dataset = dataset.copy() # Don't want to modify the underlying dataframe 
    new_dataset['Text'] = features 
    new_dataset.rename(columns={'Text': 'Features'}, inplace=True) 
    write(new_dataset, dataset_name) 

def write(new_dataset, dataset_name): 
    dump_location = feature_set_location(dataset_name, self) 
    featurized_dataset.to_csv(dump_location) 

def read_func(read_location): 
    df = pd.read_csv(read_location) 
    df['Features'] = df['Features'].apply(pd.to_numeric) 

Features列が問題の一つです。私はread_func現在applyを実行しようとすると、私はこのエラーを取得：

ValueError: Unable to parse string "[0.019636873200000002, 0.10695576670000001,...]" at position 0 

私はこの問題に遭遇する最初の人にはできません、読み取り/書き込み時にこれを処理する方法はありますか？

Answer 1

literal_evalをconverterとしてpd.read_csvに渡します。以下はその動作の例です。

from ast import literal_eval 
form io import StringIO 
import pandas as pd 

txt = """col1|col2 
a|[1,2,3] 
b|[4,5,6]""" 

df = pd.read_csv(StringIO(txt), sep='|', converters=dict(col2=literal_eval)) 
print(df) 

    col1  col2 
0 a [1, 2, 3] 
1 b [4, 5, 6] 

Answer 2

私はあなたの最後の機能を少し変更しても問題ありません。

def read_func(read_location): 
    df = pd.read_csv(read_location) 
    df['Features'] = df['Features'].apply(lambda x : pd.to_numeric(x))