将列表['1','2']转变为列表[1,2]

可以使用列表推导式和int()函数来完成这个任务，代码如下：

str_list = ['1', '2']
int_list = [int(i) for i in str_list]
print(int_list)

输出结果：

[1, 2]

相关问题

将列表中的元素转变为张量

要将一个列表中的元素转变为张量，可以使用 PyTorch 中的 torch.Tensor() 函数。例如，将一个包含 3 个元素的列表转变为张量，可以使用以下代码：

import torch

my_list = [1, 2, 3]
my_tensor = torch.Tensor(my_list)
print(my_tensor)

输出：

tensor([1., 2., 3.])

注意，torch.Tensor() 函数会自动将列表中的元素类型转换为浮点型。如果想要保留列表中的元素类型，可以使用 torch.tensor() 函数。例如：

my_list = [1, 2, 3]
my_tensor = torch.tensor(my_list)
print(my_tensor)

输出：

tensor([1, 2, 3])

如何将df列表转变为一个df

要将多个DataFrame列表合并成一个DataFrame，可以使用pandas中的concat函数。以下是一个示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['x', 'y', 'z']})
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': ['a', 'b', 'c']})
df3 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': ['m', 'n', 'o']})

# 合并数据
df = pd.concat([df1, df2, df3], ignore_index=True)

print(df)

输出：

   A  B
0  1  x
1  2  y
2  3  z
3  4  a
4  5  b
5  6  c
6  7  m
7  8  n
8  9  o

在这个示例中，我们创建了三个DataFrame对象df1、df2和df3，每个DataFrame对象包含两列数据（A和B）。然后，我们使用concat函数将它们合并成一个单独的DataFrame对象df。参数ignore_index设置为True，以确保合并后的DataFrame索引不会重叠。