Python 如何在单个键的内部值中正确使用apply和int

我有一个基本问题：我正在使用以下脚本：

import pandas as pd
from collections import OrderedDict


df = pd.DataFrame({'ID' : ['ID1', 'ID1', "ID1","ID2","ID2"], "pdb" : ["a", "b", "c","d","e"], "beg": [1, 3, 40,111,100], "end" : [11, 12, 50,115,110]})
df2 = pd.DataFrame

for index, row in df.iterrows(): 
    df['var1'] = df.apply(lambda x : " ".join(list(map(str,range(x['beg'],x['end']+1)))),axis=1)
    df2 = df.groupby(["ID"], sort=False)['var1']
    .apply(lambda x : (' '.join(x.astype(str)))).reset_index(name='var1')  
    df2['var1'] = (df2['var1'].str.split().apply(lambda x: (OrderedDict.fromkeys(x).keys()))
    .str.join(' '))
    df2["var1"] = df2["var1"].map(lambda x: int(x))    
    df2["var2"] = (df2["var1"].str.split().apply(lambda x: sorted(x)).str.join(" "))

我在尝试将一串数字转换为整数时遇到了这个错误，因此可以正确排序：（从这一行：

df2[“var1”]=df2[“var1”].map（lambda x:int（x）

）

有没有合适的方法？

---

提前感谢。

我认为您可以创建新的列

r

，其中包含范围，然后排序、删除重复项并转换为字符串，然后通过

ID

加入每个组：

df['r'] = df.apply(lambda x: range(x['beg'],x['end']+1), axis=1)
df2 = df.explode('r').drop_duplicates(['ID','r']).sort_values(['ID','r'])
df2['r'] = df2['r'].astype(str)
df2 = df2.groupby('ID')['r'].agg(' '.join).reset_index()
print (df2)
    ID                                                  r
0  ID1  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 40 41 42 43 44 45 4...
1  ID2  100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 11...

在您的解决方案中，可以将每个值映射到int，然后排序，最后映射到字符串，如：

df2["var2"] = df2["var1"].str.split().apply(lambda x: ' '.join(list(map(str,sorted(map(int,x))))))

---

看起来很好！干杯！

df2["var2"] = df2["var1"].str.split().apply(lambda x: ' '.join(list(map(str,sorted(map(int,x))))))