pandasを使用したカンマ付きcsvデータの座標値の習得

Question

前提・実現したいこと

Python3のpandasを使用して以下のようなExcelで作成したcsvファイルを読み込みます

ファイル名:sample.csv
Type Node1 Node2 Node3 Node4
QUAD 0,0,0 10,0,5 0,10,3 10,5,0
TRI 0,0,4 10,2,5 10,10,3
QUAD 0,0,4 10,2,5 10,10,3 12,5,0

これの例えばNode1列をpandasでデータフレームとして読み込み、リストにしたときに

Node1_list = [[0, 0, 0],[0, 0, 4],[0, 0, 4]]
のようにしたい

発生している問題・エラーメッセージ

上記の達成のためにとりあえず[0, 0, 0, 0, 0, 4, 0, 0, 4]のようなリストを作成したいのですが

以下のソースコードを行うとこのようになり、object型として認識され、

['0,0,0', '0,0,1', '0,0,2', '0,0,3', '0,0,4']

となってしまいます

該当のソースコード

import pandas as pd
df = pd.read_csv("sample.csv")
nd1_list = df["Node1"].value.tolist()

print(nd1)

試したこと

replaceやlambda式を用いてのapplyなどを試しましたが、望む結果は得られませんでした。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Python3.6使用。エディタはjupyter nodebook

Answer 1

import pandas as pd
df = pd.read_csv("sample.csv")
nd1_list = [i for i in df["Node1"].value.tolist()]

Comments

[vidro01]

回答ありがとうございます！
なるほど～、こういう処理の仕方もあるのですね。
どちらをBAにするか悩みましたが、回答時間が早かったほうにさせていただきました。

Answer 2

前提のsample.csv

Type   Node1    Node2     Node3    Node4
QUAD   0,0,0    10,0,5     0,10,3     10,5,0
TRI    0,0,4    10,2,5    10,10,3     
QUAD   0,0,4    10,2,5    10,10,3     12,5,0

スクリプト

import pandas as pd
#import numpy as np

df = pd.read_csv("sample.csv", delim_whitespace=True)

print(df)
"""
   Type  Node1   Node2    Node3   Node4
0  QUAD  0,0,0  10,0,5   0,10,3  10,5,0
1   TRI  0,0,4  10,2,5  10,10,3     NaN
2  QUAD  0,0,4  10,2,5  10,10,3  12,5,0
"""

#nd1_list = df["Node1"].map(lambda x: np.array(x.split(','), dtype='int')).tolist()
nd1_list = df["Node1"].map(lambda x: list(map(int,x.split(',')))).tolist()

print(nd1_list)
"""
[[0, 0, 0], [0, 0, 4], [0, 0, 4]]
"""

で、どうですか？

Comments

[vidro01]

ありがとうございます！
す、すごい…完璧です！まさにやりたかったことです～