Python Pandas字符串->十六进制->整数->字符串转换

Question

我有来自嵌入式硬件的数据。 消息以长十六进制的形式出现，但是该十六进制实际上是将4个字符的块中的几个不同的数据组连接在一起的硬件。 令人困惑的是，数据库将这个长十六进制转换为我可以访问的以下一层的十进制数。

我的数据框：

dict = {'A': ['foo', 'bar', 'baz'], 'B': ['1346', '9953', '5246']}
df = pd.DataFrame(dict)

我想将B列转换为十六进制的LongHex ，将LongHex的最后4个字符LongHex为创建ShortHex ，将ShortHex转换回名为ShortDec的整数，最后用=""包裹LongHex和ShortHex列，以便Excel能够t将某些十六进制值转换为科学计数法。

到目前为止，这是我尝试过的：

df['LongHex'] = df['B'].apply(lambda x: hex)
df['ShortHex'] = df['LongHex'].str[-4:]
df['ShortDec'] = df['ShortHex'].apply(lambda x: int)
df['LongHex'] = df['LongHex'].apply(str)
df['ShortHex'] = df['ShortHex'].apply(str)
df['LongHex'] = df['LongHex'].apply(lambda x: '="' + x + '"')
df['ShortHex'] = df['ShortHex'].apply(lambda x: '="' + x + '"')

最终，此数据帧输出到.csv。 当我打开文件时，这就是我得到的：

foo, 1346, <built-in function hex>, nan, <type 'int'>
bar, 9953, <built-in function hex>, nan, <type 'int'>
baz, 5246, <built-in function hex>, nan, <type 'int'>

Answer 1

更改此：

df['LongHex'] = df['B'].apply(lambda x: hex)
df['ShortDec'] = df['ShortHex'].apply(lambda x: int)

对此：

df['LongHex'] = df['B'].apply(lambda x: hex(x))
df['ShortDec'] = df['ShortHex'].apply(lambda x: int(x))

另外，作为旁注，我看到您稍后将它们转换为字符串，为什么不这样做呢？

df['LongHex'] = df['B'].apply(lambda x: str(hex(x))[-4:])