如何在Pandas中将字符串格式列表转换为整数列表

我有一份字典格式的数据（同时也是Pandas DataFrame中的一列），字典的值是字符串形式的数字列表，示例数据如下：

{569328: '[  596005  4321416  5802640  6031690  6043910  8600475  8642629  9203255  9345445 10177065 10455451 13428248 22139349 22591458 24627241 24750476 26261826 26405611 27079105 27096884]',
 574660: '[ 5956195 11260528 22181831 22437920 22642946 23278096 23407037 23458128 24244657 24355363 25014714 25115774 25156886 27047688 27089078 27398716]',
 1187498: '[ 5855196  7755392 11183886 22894980 24648618 27185399]',
 1226468: '[ 3573464  6279285  6294985  6542463  6981930  7427770 10325811 14970234 16878329 17935009 21811002 22329817 23543436 23907898 24456108 25283772]',
 1236571: '[ 2777078  2826073  5944733 10484188 11052747 14682645 15688752 22333410 22614097 22646501 22783765 22978728 23231683 24259740 24605606 24839432 25492752 27009992 27044704]'}

需要将这些字符串值转换为合法的整数列表，预期结果如下：

{569328: [596005, 4321416,5802640,6031690,6043910,8600475,8642629,9203255,9345445, 10177065,10455451,13428248,22139349,22591458,24627241,24750476,26261826,26405611, 27079105,27096884],
 574660: [5956195,11260528,22181831,22437920,22642946,23278096,23407037,23458128, 24244657,24355363,25014714,25115774,25156886,27047688,27089078,27398716],
 ...}

1. 直接处理字典 #

遍历字典的键值对，对每个字符串值做清洗和类型转换：

original_dict = {569328: '[  596005  4321416  5802640  6031690  6043910  8600475  8642629  9203255  9345445 10177065 10455451 13428248 22139349 22591458 24627241 24750476 26261826 26405611 27079105 27096884]',
 574660: '[ 5956195 11260528 22181831 22437920 22642946 23278096 23407037 23458128 24244657 24355363 25014714 25115774 25156886 27047688 27089078 27398716]',
 1187498: '[ 5855196  7755392 11183886 22894980 24648618 27185399]',
 1226468: '[ 3573464  6279285  6294985  6542463  6981930  7427770 10325811 14970234 16878329 17935009 21811002 22329817 23543436 23907898 24456108 25283772]',
 1236571: '[ 2777078  2826073  5944733 10484188 11052747 14682645 15688752 22333410 22614097 22646501 22783765 22978728 23231683 24259740 24605606 24839432 25492752 27009992 27044704]'}

converted_dict = {}
for key, value in original_dict.items():
    # 去掉首尾方括号，按空格分割，过滤空字符串后转整数
    num_list = [int(num) for num in value.strip('[]').split() if num]
    converted_dict[key] = num_list

2. 处理Pandas DataFrame中的列 #

如果该数据是DataFrame的一列，用apply方法批量转换：

import pandas as pd

# 假设DataFrame名为df，目标列名为'target_column'
df['converted_column'] = df['target_column'].apply(lambda x: [int(num) for num in x.strip('[]').split() if num])

关键步骤说明 #

• strip('[]')：移除字符串首尾的方括号
• split()：按任意数量空格分割字符串，自动处理多空格场景
• if num：过滤分割后可能出现的空字符串
• int(num)：将分割后的字符串转换为整数

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lusian