konvertieren pandas dataframe Spalte hex string zu int

Ich habe eine sehr große dataframe, dass würde ich gerne vermeiden, Durchlaufen jede einzelne Zeile und möchten, konvertieren Sie die gesamte Spalte aus hex string zu int. Es nicht verarbeiten den string korrekt mit astype hat aber keine Probleme mit einem einzigen Eintrag. Gibt es eine Möglichkeit zu sagen, astype der Datentyp Basis 16?

IN:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(['1C8','0C3'], columns=['Command0'])
df['Command0'].astype(int)
OUT:
ValueError: invalid literal for int() with base10: '1C8'

Funktioniert dies aber vermeiden möchten, Zeile iteration.

for index, row in df.iterrows():
    print(row['Command0'])

Lese ich diese aus einer CSV - pd.read_csv(open_csv, nrows=20) also, wenn es einen Weg gibt, es zu Lesen und explizit sagen, was das format ist, dann wäre das noch besser!

InformationsquelleAutor kaminsknator | 2016-06-21
  1. 8

    Könnten Sie apply.

    df.Command0.apply(lambda x: int(x, 16))
>>>
0    456
1    195
Name: Command0, dtype: int64

    Und Sie können dies tun, mit pd.read_csv Anruf mit der converters parameter:

    df = pd.read_csv("path.txt", converters={"Command0": lambda x: int(x, 16)})
    • Danke für die Antwort. Ich fand auch, dass, solange Sie explizit sagen, es die Basis in den Konverter, falls Sie nicht anwenden müssen, das '0x'. df = pd.read_csv(open_csv, nrows=20, converters = {'Command0': lambda x: int(x,16)})
    InformationsquelleAutor andrew
  2. 5

    Können Sie apply als pro @Andrew ' s Lösung, aber lambda ist nicht notwendig und erhöht den Verarbeitungsaufwand. Verwenden Sie stattdessen apply mit ein keyword-argument:

    res = df['Command0'].apply(int, base=16)

print(res)

0    456
1    195
Name: Command0, dtype: int64

    Mit pd.read_csv verwenden, können Sie functools.partial:

    from functools import partial

df = pd.read_csv(open_csv, nrows=20, converters={'Command0': partial(int, base=16)})
    InformationsquelleAutor jpp
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