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将字符串转换为集合以与另一个字符串进行比较
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<p>我有一个名为data的csv,看起来像这样(但是有几百条记录):</p> <pre><code>Id Value 1k {'asadf', 'copklj', 'glkjkj', 'hsijlk'} 2j {'boilk', 'dljk', 'aasadf'} 6k {'eljkj', 'tljkjlk', 'jljlij'} </code></pre> <p>我想遍历每一行,看看该行中的值(第2列)是否匹配,或者是我拥有的另一个集合的超集。为此,我使用以下代码提取每行的值:</p> <pre><code>i = 1 x = data['Value'].iloc[i] </code></pre> <p>我计划在一个循环中使用它,每次它迭代时都会向变量<code>i</code>添加1。然而,每当我做<code>type(x)</code>的时候,它就变成了<code>str</code>。为了改变这一点,使我可以比较我的另一套,我都做了</p> <pre><code>x = set(x) </code></pre> <p>以及</p> <pre><code>x = set([x]) </code></pre> <p>第一个出来时所有的字母都分开了。第二个出来了</p> <pre><code>{"{'asadf', 'copklj', 'glkjkj', 'hsijlk'}"} </code></pre> <p>我想要的输出是</p> <pre><code>{'asadf', 'copklj', 'glkjkj', 'hsijlk'} </code></pre> <p>这样我就可以比较这一套和另一套了。如何更改代码以实现此目的?你知道吗</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>读取CSV文件时,请使用转换器将其重新设置为一个集合,然后应用子集操作,例如:</p> <pre><code>import ast import pandas as pd df = pd.read_csv('somefile', converters={'Value': ast.literal_eval}) is_subset = df.Value.map({'a', 'b'}.issubset) </code></pre>
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