强制pandas将列中的（1,2）解释为字符串而不是范围？

Posted 2021-04-07

我在pandas Dataframe中有这种奇怪的行为。我在具有以下示例内容的列上使用.apply（single_seats_comma）：(1,2)。但是，似乎将它作为range(1,3)而不是字符串(1,2)返回。其他行也有超过2个条目，例如(30,31,32)。我有一个功能，它在,上拆分并将括号中的每个值转换为一个新行但是(x,x)它会中断。

def single_seats_comma(row):
    strlist = str(row).split(',')
    strlist = filter(None, strlist) 
    intlist = []
    for el in strlist:
        intlist.append(int(el))
    return intlist

'apply'的示例：

tickets['seats'][:1].apply(single_seats_comma)

def的错误输出是

ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'range(1'

试图找到解决方案，我发现了这个：

str(tickets['seats'][:1])
>>'0    (1, 2)
Name: seats, dtype: object'

tickets['seats'][:1].values
>> '[range(1, 3)]'

如果值只是1,2，它适用于列。

任何帮助帮助非常感谢！

答案

也许简单地迭代行的元素而不是转换为字符串然后拆分会更容易。这很简单，可以使用lambda。

tickets['seats'][:1].apply(lambda row: [int(e) for e in row])

另一答案

我无法重现rangestring。但是这个函数应该适用于两种情况：

def single_seats_comma(row):
    if type(row) is tuple:
        return list(row)
    elif type(row) is range:
        res = [row.start]
        end = row.stop - 1
        if end - row.start > 1:
            res.append(end)
    return res

例：

>>> tickets = pd.DataFrame({'seats': [(100, 1022), range(3, 4), range(2, 10)]})
>>> tickets['seats'].apply(single_seats_comma)
0    [100, 1022]
1            [3]
2         [2, 9]
Name: seats, dtype: object

另一答案

感谢所有贡献者让我更接近解决方案。解决方案实际上非常简单。

挑战是pandas将（1,2）解释为范围而不是字符串然而，目标是创建所有值的列表，最初是通过在'，'上拆分字符串。不需要！

list（范围（1,2））已完成工作。以下是示例和解决方案：

list(range(11, 17))
>> [11, 12, 13, 14, 15, 16]

tickets['seats'][0]
>> range(1, 3)

list(alltickets['seats'][0])
>> [1, 2]

所以解决方案：

def single_seats_comma(row):
    strlist = list(row)
    return strlist

tickets['seats'].apply(single_seats_comma)

要么

tickets['seats'].apply(lambda row: list(row))