如何将对象类型的列转换为 HexaDecimal

Posted 2023-03-11

【中文标题】如何将对象类型的列转换为 HexaDecimal

【英文标题】：Ho to convert a column of object type to HexaDecimal

【发布时间】：2021-06-15 12:07:01

【问题描述】：

假设下面的数据框有“对象”类型的列“num”

   num
0   0x11
1   0x3
2   0x05
3   0x4
4   0x1a
5   0x1d
6   0x82

“print(df.dtypes)”的输出为：

输出：

 num       object

如何将此对象类型列转换为十六进制？

预期输出：输出应该与上面提到的'df'相同。 'num' 列的类型应更改为 HEX。

我尝试了以下步骤但不起作用：

df['num'] = [str(i) for i in df['num']]
df['num'] = [int(i,16) for i in df['num']]
df['num'] = [hex(i) for i in df['num']]

【问题讨论】：

你能分享你的预期输出吗？

期望“num”列类型应更改为十六进制。其他一切都应该是一样的

列类型为十六进制？？这些都是可用的列类型***.com/a/29246498/6660373我从未见过十六进制类型的列。

【参考方案1】：

literal_eval

from ast import literal_eval

df['num'] = df.num.map(literal_eval)

df

   num
0   17
1    3
2    5
3    4
4   26
5   29
6  130

【讨论】：

我喜欢这个，因为它使用地图 :)

【参考方案2】：

使用df.apply:

In [391]: df['num'] = df['num'].apply(int, base=0)

In [392]: df
Out[392]: 
   num
0   17
1    3
2    5
3    4
4   26
5   29
6  130

【讨论】：

我喜欢这个。

我不知道我们也可以这样定义 +1

【参考方案3】：

你可以使用apply:

df['num'] = df['num'].apply(lambda x: int(x, 16))

---

df:

    num
0   17
1   3
2   5
3   4
4   26
5   29
6   130