Создать Pandas DataFrame из строки

Простой способ сделать это - использовать StringIO.StringIO (python2). или io.StringIO (python3) и передайте это в _ 3_. Например:

import sys
if sys.version_info[0] < 3: 
    from StringIO import StringIO
else:
    from io import StringIO

import pandas as pd

TESTDATA = StringIO("""col1;col2;col3
    1;4.4;99
    2;4.5;200
    3;4.7;65
    4;3.2;140
    """)

df = pd.read_csv(TESTDATA, sep=";")

Метод разделения

data = input_string
df = pd.DataFrame([x.split(';') for x in data.split('\n')])
print(df)

Быстрое и простое решение для интерактивной работы - скопировать и вставить текст, загрузив данные из буфера обмена.

Выделите содержимое строки с помощью мыши:

В оболочке Python используйте read_clipboard()

>>> pd.read_clipboard()
  col1;col2;col3
0       1;4.4;99
1      2;4.5;200
2       3;4.7;65
3      4;3.2;140

Используйте соответствующий разделитель:

>>> pd.read_clipboard(sep=';')
   col1  col2  col3
0     1   4.4    99
1     2   4.5   200
2     3   4.7    65
3     4   3.2   140

>>> df = pd.read_clipboard(sep=';') # save to dataframe

В одну строку, но сначала импортируйте IO

import pandas as pd
import io   

TESTDATA="""col1;col2;col3
1;4.4;99
2;4.5;200
3;4.7;65
4;3.2;140
"""

df = pd.read_csv(  io.StringIO(TESTDATA)  , sep=";")
print ( df )

Этот ответ применяется, когда строка вводится вручную, а не когда она откуда-то читается.

Традиционный CSV переменной ширины не может быть прочитан для хранения данных в виде строковой переменной. Рекомендуется использовать данные фиксированной ширины, разделенные конвейером, особенно для использования внутри файла .py. Различные IDE и редакторы могут иметь плагин для форматирования текста, разделенного вертикальной чертой, в аккуратную таблицу.

Использование read_csv

Сохраните следующее в служебном модуле, например util/pandas.py. Пример включен в строку документации функции.

import io
import re

import pandas as pd


def read_psv(str_input: str, **kwargs) -> pd.DataFrame:
    """Read a Pandas object from a pipe-separated table contained within a string.

    Input example:
        | int_score | ext_score | eligible |
        |           | 701       | True     |
        | 221.3     | 0         | False    |
        |           | 576       | True     |
        | 300       | 600       | True     |

    The leading and trailing pipes are optional, but if one is present,
    so must be the other.

    `kwargs` are passed to `read_csv`. They must not include `sep`.

    In PyCharm, the "Pipe Table Formatter" plugin has a "Format" feature that can 
    be used to neatly format a table.

    Ref: https://stackoverflow.com/a/46471952/
    """

    substitutions = [
        ('^ *', ''),  # Remove leading spaces
        (' *$', ''),  # Remove trailing spaces
        (r' *\| *', '|'),  # Remove spaces between columns
    ]
    if all(line.lstrip().startswith('|') and line.rstrip().endswith('|') for line in str_input.strip().split('\n')):
        substitutions.extend([
            (r'^\|', ''),  # Remove redundant leading delimiter
            (r'\|$', ''),  # Remove redundant trailing delimiter
        ])
    for pattern, replacement in substitutions:
        str_input = re.sub(pattern, replacement, str_input, flags=re.MULTILINE)
    return pd.read_csv(io.StringIO(str_input), sep='|', **kwargs)

Нерабочие альтернативы

Приведенный ниже код не работает должным образом, потому что он добавляет пустой столбец как с левой, так и с правой стороны.

df = pd.read_csv(io.StringIO(df_str), sep=r'\s*\|\s*', engine='python')

Что касается read_fwf, он фактически не использует столько дополнительных kwarg, которые read_csv принимает и использует. Таким образом, его вообще не следует использовать для данных, разделенных конвейером.

Объект: возьмите строку и создайте фрейм данных.

Решение

def str2frame(estr, sep = ',', lineterm = '\n', set_header = True):
    dat = [x.split(sep) for x in estr.split(lineterm)][1:-1]
    cdf = pd.DataFrame(dat)
    if set_header:
        cdf = cdf.T.set_index(0, drop = True).T # flip, set ix, flip back
    return cdf

Пример

estr = """
sym,date,strike,type
APPLE,20MAY20,50.0,Malus
ORANGE,22JUL20,50.0,Rutaceae
"""

cdf = str2frame(estr)

print(cdf)
0     sym     date strike      type
1   APPLE  20MAY20   50.0     Malus
2  ORANGE  22JUL20   50.0  Rutaceae

Самый простой способ - сохранить его во временном файле, а затем прочитать:

import pandas as pd

CSV_FILE_NAME = 'temp_file.csv'  # Consider creating temp file, look URL below
with open(CSV_FILE_NAME, 'w') as outfile:
    outfile.write(TESTDATA)
df = pd.read_csv(CSV_FILE_NAME, sep=';')

Правильный способ создания временного файла: Как создать файл tmp в Python?