问题 如何从pandas数据框中删除方括号

我想出了方括号中的值（更像是一个 list）申请后 str.findall() 到pandas数据帧的列。如何拆除方括号？

print df

id     value                 
1      [63]        
2      [65]       
3      [64]        
4      [53]       
5      [13]      
6      [34]

如果列中的值 value 有类型 list，使用：

df['value'] = df['value'].str[0]

要么：

df['value'] = df['value'].str.get(0)

文件。

样品：

df = pd.DataFrame({'value':[[63],[65],[64]]})
print (df)
  value
0  [63]
1  [65]
2  [64]

#check type if index 0 exist
print (type(df.loc[0, 'value']))
<class 'list'>

#check type generally, index can be `DatetimeIndex`, `FloatIndex`...
print (type(df.loc[df.index[0], 'value']))
<class 'list'>

df['value'] = df['value'].str.get(0)
print (df)
   value
0     63
1     65
2     64

如果 strings 使用 str.strip 然后转换为数字 astype：

df['value'] = df['value'].str.strip('[]').astype(int)

样品：

df = pd.DataFrame({'value':['[63]','[65]','[64]']})
print (df)
  value
0  [63]
1  [65]
2  [64]

#check type if index 0 exist
print (type(df.loc[0, 'value']))
<class 'str'>

#check type generally, index can be `DatetimeIndex`, `FloatIndex`...
print (type(df.loc[df.index[0], 'value']))
<class 'str'>


df['value'] = df['value'].str.strip('[]').astype(int)
print (df)
  value
0    63
1    65
2    64

df['value'].dtype 给 dtype('O') - DougKruger

什么 type(df.ix[0, 'value']) ？ - jezrael

是否有可能得到结果 dtype: float64 ？ - DougKruger

是的，使用 astype： df['value'] = df['value'].str.get(0).astype(float) - jezrael

@ separ1 - 是的。 df['value'].str.get(0) 要么 df['value'].str[0] 意味着给出列表的第一价值。如果需要al值，需要 df1 = pd.DataFrame(df['value'].values.tolist()) - jezrael

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