Pandas 数据框
本笔记本介绍如何从 pandas 数据框加载数据。
%pip install --upgrade --quiet pandas
import pandas as pd
df = pd.read_csv("example_data/mlb_teams_2012.csv")
df.head()
<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}
.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right;">
<th></th>
<th>球队</th>
<th>"薪资（百万）"</th>
<th>"胜场数"</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>0</th>
<td>国民</td>
<td>81.34</td>
<td>98</td>
</tr>
<tr>
<th>1</th>
<td>红人</td>
<td>82.20</td>
<td>97</td>
</tr>
<tr>
<th>2</th>
<td>洋基</td>
<td>197.96</td>
<td>95</td>
</tr>
<tr>
<th>3</th>
<td>巨人</td>
<td>117.62</td>
<td>94</td>
</tr>
<tr>
<th>4</th>
<td>勇士</td>
<td>83.31</td>
<td>94</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
from langchain_community.document_loaders import DataFrameLoader
loader = DataFrameLoader(df, page_content_column="球队")
loader.load()
[Document(page_content='国民', metadata={' "薪资（百万）"': 81.34, ' "胜场数"': 98}),
Document(page_content='红人', metadata={' "薪资（百万）"': 82.2, ' "胜场数"': 97}),
Document(page_content='洋基', metadata={' "薪资（百万）"': 197.96, ' "胜场数"': 95}),
Document(page_content='巨人', metadata={' "薪资（百万）"': 117.62, ' "胜场数"': 94}),
Document(page_content='勇士', metadata={' "薪资（百万）"': 83.31, ' "胜场数"': 94}),
Document(page_content='运动家', metadata={' "薪资（百万）"': 55.37, ' "胜场数"': 94}),
Document(page_content='游骑兵', metadata={' "薪资（百万）"': 120.51, ' "胜场数"': 93}),
Document(page_content='金莺', metadata={' "薪资（百万）"': 81.43, ' "胜场数"': 93}),
Document(page_content='光芒', metadata={' "薪资（百万）"': 64.17, ' "胜场数"': 90}),
Document(page_content='天使', metadata={' "薪资（百万）"': 154.49, ' "胜场数"': 89}),
Document(page_content='老虎', metadata={' "薪资（百万）"': 132.3, ' "胜场数"': 88}),
Document(page_content='红雀', metadata={' "薪资（百万）"': 110.3, ' "胜场数"': 88}),
Document(page_content='道奇', metadata={' "薪资（百万）"': 95.14, ' "胜场数"': 86}),
Document(page_content='白袜', metadata={' "薪资（百万）"': 96.92, ' "胜场数"': 85}),
Document(page_content='酿酒人', metadata={' "薪资（百万）"': 97.65, ' "胜场数"': 83}),
Document(page_content='费城人', metadata={' "薪资（百万）"': 174.54, ' "胜场数"': 81}),
Document(page_content='响尾蛇', metadata={' "薪资（百万）"': 74.28, ' "胜场数"': 81}),
Document(page_content='海盗', metadata={' "薪资（百万）"': 63.43, ' "胜场数"': 79}),
Document(page_content='教士', metadata={' "薪资（百万）"': 55.24, ' "胜场数"': 76}),
Document(page_content='水手', metadata={' "薪资（百万）"': 81.97, ' "胜场数"': 75}),
Document(page_content='大都会', metadata={' "薪资（百万）"': 93.35, ' "胜场数"': 74}),
Document(page_content='蓝鸟', metadata={' "薪资（百万）"': 75.48, ' "胜场数"': 73}),
Document(page_content='皇家', metadata={' "薪资（百万）"': 60.91, ' "胜场数"': 72}),
Document(page_content='马林鱼', metadata={' "薪资（百万）"': 118.07, ' "胜场数"': 69}),
Document(page_content='红袜', metadata={' "薪资（百万）"': 173.18, ' "胜场数"': 69}),
Document(page_content='印地安人', metadata={' "薪资（百万）"': 78.43, ' "胜场数"': 68}),
Document(page_content='双城', metadata={' "薪资（百万）"': 94.08, ' "胜场数"': 66}),
Document(page_content='洛基', metadata={' "薪资（百万）"': 78.06, ' "胜场数"': 64}),
Document(page_content='小熊', metadata={' "薪资（百万）"': 88.19, ' "胜场数"': 61}),
Document(page_content='太空人', metadata={' "薪资（百万）"': 60.65, ' "胜场数"': 55})]
# 对于较大的表格使用懒加载，这样不会将完整表格读取到内存中
for i in loader.lazy_load():
print(i)
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