如何从 DataFrame 创建整数列表？答案

【问题标题】：How to create a list of lists of integers from DataFrame?如何从 DataFrame 创建整数列表？
【发布时间】：2017-03-07 12:41:24
【问题描述】：

我有数据框：

Values    Values2
1,2,3,4   0,2,3
2,1,0,6   0,0,0
9,8,7,6   1,0,1

我想创建列表列表。我通过以下方式做到这一点：

df[['Values']].values.tolist()

在输出中获取：

[['1,2,3,4'],
 ['2,1,0,6'],
 ['9,8,7,6']]

这是一个字符串，但我需要一个这样的整数列表：

 [[1,2,3,4],
  [2,1,0,6],
  [9,8,7,6]]

我该怎么做？

【问题讨论】：

标签： python list pandas dataframe

【解决方案1】：

您可以使用str.split 以逗号分隔字符串，使用expand=True 这会将每个值分隔到它自己的列中，然后您可以将类型转换为int，然后根据需要获取列表中的值：

In [109]:
df['Values'].str.split(',',expand=True).astype(int).values.tolist()

Out[109]:
[[1, 2, 3, 4], [2, 1, 0, 6], [9, 8, 7, 6]]

分解：

In [110]:
df['Values'].str.split(',',expand=True)

Out[110]:
   0  1  2  3
0  1  2  3  4
1  2  1  0  6
2  9  8  7  6

In [111]:    
df['Values'].str.split(',',expand=True).astype(int).info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 4 columns):
0    3 non-null int32
1    3 non-null int32
2    3 non-null int32
3    3 non-null int32
dtypes: int32(4)
memory usage: 128.0 bytes

要处理NaN/None 值，请使用to_numeric 和stack 和unstack：

In [114]:
pd.to_numeric(df['Values'].str.split(',',expand=True).stack(), errors='coerce').unstack().values.tolist()

Out[114]:
[[1, 2, 3, 4], [2, 1, 0, 6], [9, 8, 7, 6]]

【讨论】：

TypeError: long() 参数必须是字符串或数字，而不是'NoneType'
这意味着您的问题中的原始示例数据中没有无效或空字符串，请使用相关示例更新您的问题

【解决方案2】：

它们似乎存储为字符串。尝试以下方法（不是很健壮，但根据您的上下文可能没问题）：

slist = df[['Values']].values.tolist()
ilist = [ [int(s) for s in l[0].split(',')] for l in slist]

【讨论】：

在决定实施什么之前，我会比较这个解决方案和另一个答案中的性能。这看起来更简单，但没有使用pandas 原生方法。