Python 如何从数据框中删除方括号

在将

str.findall（）

应用于数据帧的列之后，我得到了方括号中的值（更像是

列表）。如何卸下方形支架

print df

id     value                 
1      [63]        
2      [65]       
3      [64]        
4      [53]       
5      [13]      
6      [34]  

如果列
value
中的值具有类型
list
，请使用：

df['value'] = df['value'].str[0]

或：


样本：

df = pd.DataFrame({'value':[[63],[65],[64]]})
print (df)
  value
0  [63]
1  [65]
2  [64]

#check type if index 0 exist
print (type(df.loc[0, 'value']))
<class 'list'>

#check type generally, index can be `DatetimeIndex`, `FloatIndex`...
print (type(df.loc[df.index[0], 'value']))
<class 'list'>

df['value'] = df['value'].str.get(0)
print (df)
   value
0     63
1     65
2     64

df = pd.DataFrame({'value':['[63]','[65]','[64]']})
print (df)
  value
0  [63]
1  [65]
2  [64]

#check type if index 0 exist
print (type(df.loc[0, 'value']))
<class 'str'>

#check type generally, index can be `DatetimeIndex`, `FloatIndex`...
print (type(df.loc[df.index[0], 'value']))
<class 'str'>


df['value'] = df['value'].str.strip('[]').astype(int)
print (df)
  value
0    63
1    65
2    64

样本：

df = pd.DataFrame({'value':[[63],[65],[64]]})
print (df)
  value
0  [63]
1  [65]
2  [64]

#check type if index 0 exist
print (type(df.loc[0, 'value']))
<class 'list'>

#check type generally, index can be `DatetimeIndex`, `FloatIndex`...
print (type(df.loc[df.index[0], 'value']))
<class 'list'>

df['value'] = df['value'].str.get(0)
print (df)
   value
0     63
1     65
2     64

df = pd.DataFrame({'value':['[63]','[65]','[64]']})
print (df)
  value
0  [63]
1  [65]
2  [64]

#check type if index 0 exist
print (type(df.loc[0, 'value']))
<class 'str'>

#check type generally, index can be `DatetimeIndex`, `FloatIndex`...
print (type(df.loc[df.index[0], 'value']))
<class 'str'>


df['value'] = df['value'].str.strip('[]').astype(int)
print (df)
  value
0    63
1    65
2    64

df=pd.DataFrame（{'value'：['[63]'，'[65]'，'[64]}）
打印（df）
价值
0  [63]
1  [65]
2  [64]
#如果索引0存在，请检查类型
打印（类型（df.loc[0，'值']））
#检查类型通常，索引可以是“DatetimeIndex”、“FloatIndex”。。。
打印（类型（df.loc[df.index[0]，'value']））
df['value']=df['value'].str.strip（'[]'）.astype（int）
打印（df）
价值
0    63
1    65
2    64
如果是string，我们也可以使用string.replace方法

import pandas as pd

df =pd.DataFrame({'value':['[63]','[65]','[64]']})

print(df)
  value
0  [63]
1  [65]
2  [64]

df['value'] =  df['value'].apply(lambda x: x.replace('[','').replace(']','')) 

#convert the string columns to int
df['value'] = df['value'].astype(int)

#output
print(df)

   value
0     63
1     65
2     64

print(df.dtypes)
value    int32
dtype: object

该列的内容是什么，这是一个字符串
'[63]
还是一个列表
[63]
？
df['value'].dtype
给出了
dtype（'O'）
和什么
类型（df.ix[0，'value']）
？结果是否可能是
dtype:float64
？@separ1-是的
df['value'].str.get（0）
或
df['value'].str[0]
表示给出列表的第一个值。如果需要al值，则需要
df1=pd.DataFrame（df['value'].values.tolist（））
当我有
[63,23]
（列表中的2个值）而不是[63]时该怎么办？