Python 将数据帧中的字符串转换为列表的最佳方式是什么？

基本上，我有一个数据框架，其中的列表已经作为字符串读入，我想将它们转换回列表

下面显示了我目前正在做的事情，但我仍在学习，我觉得必须有一种更好的（更有效的/类似蟒蛇的）方法来实现这一点。任何帮助/建设性的批评都将不胜感激

import pandas as pd
import ast

df = pd.DataFrame(data=['[-1,0]', '[1]', '[1,2]'], columns = ['example'])
type(df['example'][0])
>> str

n = df.shape[0]
temp = []
temp2 = []

for i in range(n):
    temp = (ast.literal_eval(df['example'][i]))
    temp2.append(temp)

df['new_col_lists'] = temp2
type(df['new_col_lists'][0])
>> list

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也许你可以用一张地图：

df['example'] = df['example'].map(ast.literal_eval)

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对于pandas，几乎总是有一种方法可以避免for循环。

您可以使用

。apply

Ex:

import pandas as pd
import ast

df = pd.DataFrame(data=['[-1,0]', '[1]', '[1,2]'], columns = ['example'])
df['example'] = df['example'].apply(ast.literal_eval)
print( type(df['example'][0]) )

<type 'list'>

输出：

import pandas as pd
import ast

df = pd.DataFrame(data=['[-1,0]', '[1]', '[1,2]'], columns = ['example'])
df['example'] = df['example'].apply(ast.literal_eval)
print( type(df['example'][0]) )

<type 'list'>

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您可以将apply与lambda一起使用，lambda可以拆分和转换字符串：

df['new_col_lists'] = df['example'].apply(lambda s: [int(v.strip()) for v in s[1:-1].split(',')])

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如果需要，请使用float cast而不是int。

如果这是可行的，并且您只是希望优化，我建议您改为发帖以感谢@brucewayn，这很好，我将记住这一点，以备将来使用！像这样的东西正是我想要的，谢谢！下面还有另一个答案，它使用

.apply（）

而不是

.map（）

。在这种情况下它们可以互换吗？还是一个比另一个好呢？我发现这篇文章解释了

.map（）

和

.apply（）

之间的区别，以防有人看到这篇文章后想知道同样的事情：再次感谢！