python-3.x - 如何从也具有 NaN 的 CSV 文件中导入列表类型？

Question

我有一个 csv 文件，其中的数据在导入之前已经具有类似列表的结构pd.read_csv()。当我导入数据时，类似列表的输入以字符串形式出现，我需要维护该结构。但是，因为数据框中有NaN值，所以我在应用库中的literal_eval()方法时遇到了问题ast。

到目前为止，我在实验中尝试了以下方法：df[['DatabaseWorkedWith','DevType']] = df[['DatabaseWorkedWith','DevType']].apply(lambda x: literal_eval(x)). 但是，这会影响NaN价值观和原因TypeError: cannot convert the series to <class 'float'>。

理想情况下，我希望能够将此 csv 文件导入 Pandas 并维护已经强加于 csv 文件中数据的列表结构。

下面是我正在使用的 CSV 的 Pandas 输出示例。

Respondent  DatabaseWorkedWith  DevType
0   1   ['Elasticsearch', 'Microsoft SQL Server', 'Ora...   ['Developer, desktop or enterprise application...
1   2   NaN ['Developer, full-stack', 'Developer, mobile']
2   3   NaN NaN
3   4   NaN NaN
4   5   ['MySQL', 'PostgreSQL', 'Redis', 'SQLite']  NaN
5   6   NaN ['Designer', 'Developer, front-end', 'Develope...
6   7   NaN ['Developer, back-end', 'Developer, front-end'...
7   8   ['MariaDB', 'MySQL', 'Redis']   ['Developer, back-end', 'Developer, desktop or...
8   9   NaN ['Developer, full-stack']
9   10  ['Microsoft SQL Server']    ['Database administrator', 'Developer, full-st...

标签： python-3.xpandasabstract-syntax-tree