将一串数字转换为十六进制并返回到 dec pandas python

Question

我目前有一串值，我在过滤来自 csv 文件的数据后检索到这些值。最终我不得不对数据进行一些过滤，但我的数字与列表、数据框或数组相同。我只需要取字符串中的数字并将它们转换为十六进制，然后取十六进制的前 8 个数字并将其转换为字符串中每个元素的十进制。最后，我还需要将相同十六进制的最后 8 个转换为 dec 以及字符串中的每个值。

我无法提供片段，因为它是敏感数据，但这里有一个示例。

我基本上有这样的东西

>>> list_A

[52894036, 78893201, 45790373]

如果我将其转换为数据帧并调用df.dtypes，它会说dtype: object我可以将 A 列的值转换为 bool、int 或 string，但 dtype 始终是一个对象。

不管它是一个函数，还是只是一个简单的循环。我一直在尝试很多方法，但无法获得我需要的结果。但最终数据是从不同的 csv 文件中获取的，并且永远不会是相同的值或列表大小。

Answer 1

Pandas 主要用于处理整数和浮点数，没有我所知道的针对十六进制的特殊工具，但您可以使用它apply来访问标准的 Python 转换函数，例如hex和int：

df=pd.DataFrame({ 'a':[52894036999, 78893201999, 45790373999] })
df['b'] = df['a'].apply( hex )
df['c'] = df['b'].apply( int, base=0 )

结果：

             a             b            c
0  52894036999   0xc50baf407  52894036999
1  78893201999  0x125e66ba4f  78893201999
2  45790373999   0xaa951a86f  45790373999

请注意，此答案适用于 Python 3。对于 Python 2，您可能需要使用str[:-1].