小编Eva*_*van的帖子

这可能是我的一个根本误解，但我希望pandas.Series.str将pandas.Series值转换为字符串。

但是，当我执行以下操作时，系列中的数值将转换为np.nan：

df = pd.DataFrame({'a': ['foo    ', 'bar', 42]})
df = df.apply(lambda x: x.str.strip() if x.dtype == 'object' else x)
print(df)

Out:
     a
0  foo
1  bar
2  NaN

如果我先将该str函数应用于每一列，数值将转换为字符串而不是np.nan：

df = pd.DataFrame({'a': ['foo    ', 'bar', 42]})
df = df.apply(lambda x: x.apply(str) if x.dtype == 'object' else x)
df = df.apply(lambda x: x.str.strip() if x.dtype == 'object' else x)
print(df)

Out:
     a
0  foo
1  bar
2   42

关于这个主题的文档相当少。我错过了什么？

我对 Haskell 比较陌生，所以希望这不是一个愚蠢的问题。我正在寻找一种常见的/众所周知的类型，它本质上是一个元组，但已Ord定义为仅按第一个元素进行比较。

我可以这样定义自己：

data RankedItem a = RankedItem Double a deriving (Show)

instance Eq (RankedItem a) where
  (RankedItem lkey _) == (RankedItem rkey _) = lkey == rkey

instance Ord (RankedItem a) where
  (RankedItem lkey _) `compare` (RankedItem rkey _) = compare lkey rkey

是否有内置类型或常用的第三方容器来实现这一点？