如何在Python中将字符串转换为代码？

Question

将字符串转换为代码

值得注意的要点：

• 我是编码的新手，正在测试各种要学习的东西;
• 即是的，我确信有更好的方法来实现我想做的事情;
• 但是，我想知道任何替代/更有效的方法;
• 我还想知道如何将字符串转换为代码以实现我的目标

到目前为止，我已经浏览了论坛和谷歌，并看到了一些关于此的主题，我无法在这里做任何工作，或者从我的角度精确回答问题，包括使用eval和exec 。

情景

• 我有一个数据框： london有23列
• 我想创建一个数据框，显示所有具有'NaN'值的行
• 我曾尝试使用.isnull() ，但它似乎一次只能处理一个列
• 我试图通过使用|来实现我想要的结果 返回.isnull()返回True任何列中的任何行

仅使用两列的一个示例是：

london[(london['Events'].isnull() | london['Max Gust SpeedKm/h'].isnull())]

但是，我需要使用所有23列来实现此结果，因此我尝试使用一些代码来完成此操作。

试图解决方案

• 创建包含所有列标题的字符串
• ie london[(london[' Column Header '].isnull()后跟| ，然后是下一列
• 然后在上面的工作示例中显示的容器中使用此字符串
• 即london[( 字符串 )]

我已设法使用以下内容创建我需要的字符串：

string = []
for i in (london.columns.values):
    string.append("london['" + i + "'].isnull()")
    string.append(" | ")
del string[-1]
final_string = "".join(string)

最后，当我尝试实现最后一步时，我无法弄清楚如何将此字符串转换为可用代码。

例如：

now = eval(final_string)
london[now]

导致：
NotImplementedError: 'Call' nodes are not implemented

先感谢您。

Answer 1

这是使用NaN值选择数据框中rows的最简单方法：

df[pd.isnull(df).any(axis=1)]

Answer 2

string = []
for i in (london.columns.values):
    string.append(london[i].isnull())
london[0<sum(string)]

由于你只有1和0而且你正在寻找至少1个1，那么你可以在列表中添加1,0，然后将它们相加。 如果总和超过1你的if会转1，否则你的if会变为0所以你可以在那之后做伦敦指数。