Python 在panda系列中拆分不同长度的对象

这里是Python/熊猫初学者

我有一个熊猫系列（较大df的列），看起来像这样：

0                                   ['0344010000122413']
1                                   ['0344010000132886']
2                                   ['0344010000021642']
3      ['0344010000010731', '0344010000010732', '0344...
4                                   ['0344010000025264']
Name: NUMPOINTS, Length: 271, dtype: object

每个NUMPPOINT的长度=16。每行的NUMPOINTS数从0到±100不等

如您所见，该系列的数据类型是一个对象。我的目标是将本系列中的每一行转换为实数列表，并将数字转换为整数，但由于数据类型和

['

和

']

的原因，这无法实现。每行的可变长度使得无法使用某些函数

我使用了

df['NUMPOINTS']=df.NUMPOINTS.apply（lambda x:x[2:-2].split（'，'））

，但这只适用于具有1个NUMPOINT的行

我使用了

df['NUMPOINTS'].replace（regex=True，inplace=True，to_replace=r'\D'，value=r'）

函数，但这个函数将对象“粘”在一起。例如，索引3给出：

3      0344010000010731034401000001073203440100000107...

然后转换为整数会产生错误

我使用了这个问题的解决方案，但也没有做到这一点。 我是不是遗漏了什么

编辑： 尝试更新的答案会给我：

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-374-5f4f43cc7fc1> in <module>()
      1 from ast import literal_eval
      2 df["NUMPOINTS"] = df["NUMPOINTS"].apply(
----> 3     lambda x: [
      4         int(value) for value in (literal_eval(x) if isinstance(x, str) else x)
      5     ]

2 frames
pandas/_libs/lib.pyx in pandas._libs.lib.map_infer()

<ipython-input-374-5f4f43cc7fc1> in <listcomp>(.0)
      2 df["NUMPOINTS"] = df["NUMPOINTS"].apply(
      3     lambda x: [
----> 4         int(value) for value in (literal_eval(x) if isinstance(x, str) else x)
      5     ]
      6 )

ValueError: invalid literal for int() with base 10: "0344010000010731'"

---------------------------------------------------------------------------
ValueError回溯（最近一次调用上次）
在（）
1来自ast导入文字\u评估
2 df[“NUMPOINTS”]=df[“NUMPOINTS”]。应用(
---->3λx：[
4 int（value）表示值in（如果是instance（x，str）或else x，则为literal_eval（x）
5     ]
2帧
pandas/_libs/lib.pyx在pandas中。_libs.lib.map_infere（）
英寸（.0）
2 df[“NUMPOINTS”]=df[“NUMPOINTS”]。应用(
3λx：[
---->4 int（value）表示值in（如果是instance（x，str）或else x，则为literal_eval（x）
5     ]
6 )
ValueError:以10为基数的int（）的文本无效：“034401000010731”

您可以应用

ast.literal\u eval

然后应用

int（）

内部列表理解：

从ast导入文字\u评估
df[“NUMPOINTS”]=df[“NUMPOINTS”]。应用(
lambda x:[int（value）表示文字值_eval（x）]
)
打印（df）

印刷品：

NUMPOINTS
0                   [344010000122413]
1                   [344010000132886]
2                   [344010000021642]
3  [344010000010731, 344010000010732]
4                   [344010000025264]

---

编辑：

如果列中有字符串/列表：

df[“NUMPOINTS”]=df[“NUMPOINTS”]。应用(
λx：[
int（value.strip（“”）表示（如果是实例（x，str）或其他x，则表示文字值（x）中的值）
]
)
打印（df）

您还可以使用

map（）

和

pd.eval（）

方法：

df['NUMPOINTS']=df['NUMPOINTS'].map(lambda x: [int(y.lstrip('0').rstrip("'")) for y in (pd.eval(x) if type(x).__name__=='str' else x)])

现在，如果您打印

df

，您将获得：

                            NUMPOINTS
0                   [344010000122413]
1                   [344010000132886]
2                   [344010000021642]
3  [344010000010731, 344010000010732]
4                   [344010000025264]

---

此解决方案为我提供了以下语法错误：

文件“”，第1行[0 344010000122413]^SyntaxError:无效语法

更新的答案…现在尝试：）感谢您的帮助，但更新的答案为我提供了“文件”，第1行[0 344010000122413]^SyntaxError:无效语法“``更新了我的答案…请检查：）这给了我以下错误：

ValueError:节点或字符串格式错误：

@QB science列中是否有

NaN

值？列中是否有除

[…]

以外的字符串？没有``NaN``但是有些行只有

[…]

@QB science，这应该不是问题。编辑您的问题并将完整的错误回溯放在那里（格式正确）。@QB science更新了我的答案。

                            NUMPOINTS
0                   [344010000122413]
1                   [344010000132886]
2                   [344010000021642]
3  [344010000010731, 344010000010732]
4                   [344010000025264]