將數據框列從字符串轉換為數字列表

Question

我從 csv 文件創建了以下數據框：

id      marks
5155    1,2,3,,,,,,,,
2156    8,12,34,10,4,3,2,5,0,9
3557    9,,,,,,,,,,
7886    0,7,56,4,34,3,22,4,,,
3689    2,8,,,,,,,,

它在id上建立索引。 marks列的值是字符串。 我需要將它們轉換為數字列表，以便我可以迭代它們並將它們用作另一個數據幀的索引號。 如何將它們從字符串轉換為列表？ 我嘗試添加一個新列並根據“ 基於其他列在 DataFrame 中添加列”進行轉換，但失敗了：

df = df.assign(new_col_arr=lambda x: np.fromstring(x['marks'].values[0], sep=',').astype(int))

Answer 1

這是一種方法：

df = df.assign(new_col_arr=df['marks'].str.split(','))

# convert to int
df['new_col'] = df['new_col_arr'].apply(lambda x: list(map(int, [i for i in x if i != ''])))

Answer 2

我假設您想創建新的數據框，因為項目數與行數不同。 我建議如下：

#source data
df = pd.DataFrame({'id':[5155, 2156, 7886], 
                   'marks':['1,2,3,,,,,,,,','8,12,34,10,4,3,2,5,0,9', '0,7,56,4,34,3,22,4,,,']

# create dictionary from df:
dd = {row[0]:np.fromstring(row[1], dtype=int, sep=',') for _, row in df.iterrows()}

{5155: array([1, 2, 3]),
 2156: array([ 8, 12, 34, 10,  4,  3,  2,  5,  0,  9]),
 7886: array([ 0,  7, 56,  4, 34,  3, 22,  4])}

# here you pad the lists inside dictionary so that they have equal length
...

# convert dd to DataFrame:
df2 = pd.DataFrame(dd)

Answer 3

我找到了兩個類似的選擇：

1.

df['marks'] = df['marks'].str.split(',').map(lambda num_str_list: [int(num_str) for num_str in num_str_list if num_str])

2.

df['marks'] = df['marks'].map(lambda arr_str: [int(num_str) for num_str in arr_str.split(',') if num_str])