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Giampaolo Levorato
Asked: 2023-09-08 20:27:52 +0800 CST

忽略 pandas 数据框列中的无效值

  • 772

我创建了以下 pandas 数据框：

import pandas as pd
import numpy as np     

ds = {'col1' : 
['1489900119000',
'้้คค,1']
}

df = pd.DataFrame(data=ds)

看起来像这样：

            col1
0  1489900119000
1         ้้คค,1

我正在尝试构建一个新列（称为col2），其中包含排列为列表的值col1。因此代码：

df['col2']  = [list(map(int, str(x))) for x in df.col1]

由于第 1 行 ( ) 处存在意外/无效值คค,1，因此代码失败。

有什么方法可以绕过该行并用默认值（例如[9,9]）填充它？例如，生成的数据框将如下所示：

在此输入图像描述

python

1 个回答

  1. Best Answer

    您可以使用条件str.isdigit：

    df['col2']  = [list(map(int, str(x))) if x.isdigit() else [9,9] for x in df.col1]

    或者使用自定义函数和try/except：

    def digitize(s):
    try:
        return [int(x) for x in s]
    except ValueError:
        return [9, 9]
    
df['col2'] = df['col1'].apply(digitize)

    输出：

                col1                                     col2
0  1489900119000  [1, 4, 8, 9, 9, 0, 0, 1, 1, 9, 0, 0, 0]
1         ้้คค,1                                   [9, 9]
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