将具有许多整数的字符串转换为列表不同整数的最快方法

Question

我有一个字符串，其中包含许多用逗号分隔的整数。 我正在尝试转换此字符串（类似于csv_data = "1,23,543,12,423,534,76,32,765,23,12,1,43,213,6,5" ）

到不同的 integer 值列表中。 csv_values = [1,23,543,12,423,534,76,32,765,23,12,1,43,213,6,5]

我尝试的第一个想法是 for 循环，但我知道这不是进行转换的最快方法

l = []
for ch in csv_data:
    if ch != ',':
       l.append(int(ch))

有任何想法吗？

Answer 1

使用标准库和 pandas。

from ast import literal_eval
import pandas as pd
import numpy as np

string = "1,23,543,12,423,534,76,32,765,23,12,1,43,213,6,5"

list(literal_eval(string))

[1, 23, 543, 12, 423, 534, 76, 32, 765, 23, 12, 1, 43, 213, 6, 5]

pd.eval(string)

array([1, 23, 543, 12, 423, 534, 76, 32, 765, 23, 12, 1, 43, 213, 6, 5],
      dtype=object)

然后，您可以使用np.unique或仅set来获取不同的整数。

np.unique(pd.eval(string))
array([1, 5, 6, 12, 23, 32, 43, 76, 213, 423, 534, 543, 765], dtype=object)

或者

list(set(literal_eval(string)))

[32, 1, 5, 6, 423, 43, 12, 76, 213, 534, 23, 765, 543]

请注意， np.unique将对您的值进行排序。

一些天真的时机，

string2 = string * 1000

%%timeit

list(set(literal_eval(string2)))

34 ms ± 1.55 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

---

%%timeit

np.unique(pd.eval(string2))

494 ms ± 12.4 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

Answer 2

使用它首先将其转换为列表

def Convert(string): 
       li = list(string.split("-")) 
       return li

Answer 3

• 如果你有一个字符串，你可以使用[int(x) for x in csv_data.split(',')]

• If the data actually comes from a file, use one of the already-existing functions to read a csv file, either the built-in csv module or the Pandas read_csv function .