pandas astype 字符串转为list

如果你有一个 Pandas DataFrame 中的某一列是字符串类型，且这个字符串包含多个元素，你可以使用 `apply` 方法和 `split` 函数将其转换为列表类型。

例如，假设有以下 Pandas DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'col1': ['1,2,3', '4,5', '6,7,8,9'],
    'col2': [10, 20, 30]
})

其中 `col1` 是字符串类型，包含多个元素，`col2` 是整数类型。你可以使用以下代码将 `col1` 转换为列表类型：

df['col1'] = df['col1'].apply(lambda x: x.split(','))

这里使用了 `apply` 方法和 `lambda` 表达式，将每个字符串按照逗号分隔为列表。最后得到以下结果：

     col1  col2
0  [1, 2, 3]    10
1     [4, 5]    20
2  [6, 7, 8, 9]  30

现在 `col1` 的每个元素都是一个列表了。

相关问题

用python代码实现，将A列、B列、C列转换为字符串类型，并将字符串用下划线连接生成D列，再用下划线将D列分割为列表并对列表内的元素去重得到E列，再按照E列中的列表元素拆分为多行

可以使用 pandas 和 set 完成此任务。

假设需要处理的数据如下：

| A | B | C |
| --- | --- | --- |
| 1 | 2 | 3 |
| 4 | 5 | 6 |

可以按照以下步骤进行处理：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 将 A 列、B 列、C 列转换为字符串类型并拼接为 D 列
df['D'] = df[['A', 'B', 'C']].astype(str).apply(lambda x: '_'.join(x), axis=1)

# 将 D 列按照下划线分割为列表并对列表内的元素去重得到 E 列
df['E'] = df['D'].apply(lambda x: list(set(x.split('_'))))

# 按照 E 列中的列表元素拆分为多行
new_df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C'])
for i, row in df.iterrows():
    for value in row['E']:
        new_row = row[['A', 'B', 'C']].copy()
        new_row['D'] = '_'.join(row['E'])
        new_row['E'] = value
        new_df = new_df.append(new_row)

# 输出结果
print(new_df)

输出结果为：

   A  B  C      D  E
0  1  2  3  1_2_3  1
0  1  2  3  1_2_3  2
0  1  2  3  1_2_3  3
1  4  5  6  4_5_6  4
1  4  5  6  4_5_6  5
1  4  5  6  4_5_6  6

可以看到，数据已经按照要求被处理成了多行的形式。

编写pytorch代码，将训练集的第一列获取时间列并转化为标准的时间戳字符串，转换为浮点数张量

假设你的训练集数据是一个张量 `train_data`，形状为 `(batch_size, seq_length, feature_dim)`，其中第一列是时间列。

你可以通过以下代码将时间列转换为标准的时间戳字符串，并将其转换为浮点数张量：

import torch
import pandas as pd
from datetime import datetime

# 获取时间列
time_col = train_data[:, :, 0]

# 将时间列转换为 Pandas 的 Series 对象
time_series = pd.Series(time_col.flatten().tolist())

# 转换为标准时间戳字符串
time_format = '%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f'
time_series = time_series.apply(lambda x: datetime.utcfromtimestamp(x).strftime(time_format))

# 转换为浮点数张量
time_tensor = torch.tensor(pd.to_datetime(time_series).astype(int).values / 1e9, dtype=torch.float32)

# 将时间张量转换为原始形状
time_tensor = time_tensor.view(train_data.shape[0], train_data.shape[1], 1)

其中，`time_col.flatten()` 方法将时间列展开为一维数组，并使用 `tolist()` 方法将其转换为 Python 列表。之后，你可以使用 Pandas 的 `Series` 对象进行时间格式转换，然后使用 `pd.to_datetime` 方法将时间戳字符串转换为 Pandas 的时间类型，并使用 `astype(int)` 方法将其转换为整数类型的时间戳。最后，你可以将其转换为浮点数张量，并使用 `view` 方法将其转换为原始形状。

需要注意的是，这里假设时间列的单位是秒，如果时间列的单位不同，需要根据实际情况进行调整。