我已經(jīng)根據(jù)加載的 CSV 文件構(gòu)建了一個(gè) DataFrame。數(shù)據(jù)框大約有 60 行和 7 列。此時(shí)DF中的所有對(duì)象都是字符串。這是現(xiàn)在的樣子： DF數(shù)據(jù)框稍后將被送入 DNN，因此我需要 DF 中的每個(gè)對(duì)象都是元組或列表（我更喜歡元組，但我希望兩種方式都有，以防萬(wàn)一）。如何拆分字符串中的值，以便將它們制成元組？這是我的代碼：import pandas as pdimport datetimefrom os import listdirfilepaths = [f for f in listdir("C:/Users/user/PycharmProjects/NDVI/data/") if f.endswith('.csv')]df = pd.concat(map(pd.read_csv, filepaths))df_v = pd.DataFrame(columns=['S2T0', 'S3T0', 'S3T1', 'S3T2', 'S3T4', 'S3T5', 'S2VAL'])num_columns = len(df_v.columns)row = 0while row < len(df)-7: temp_data = {'S2T0': [df.iloc[row, 3].replace('[', '').replace(']', '')], 'S3T0': [df.iloc[row+1, 3].replace('[', '').replace(']', '')], 'S3T1': [df.iloc[row+2, 3].replace('[', '').replace(']', '')], 'S3T2': [df.iloc[row+3, 3].replace('[', '').replace(']', '')], 'S3T4': [df.iloc[row+4, 3].replace('[', '').replace(']', '')], 'S3T5': [df.iloc[row+5, 3].replace('[', '').replace(']', '')], 'S2VAL': [df.iloc[row+6, 3].replace('[', '').replace(']', '')]} temp_df = pd.DataFrame(temp_data) row += 7 df_v = df_v.append(temp_df, ignore_index=True)print(df_v.loc[0, 'S2T0']) #I did this to see the structure of one object in the DFdf_v.loc[:, :] = df_v.loc[:, :].apply(split, ", ")print(df_v.loc[0, 'S2T0']) #Was hoping the split will work...我得到這個(gè)例外：NameError: name 'split' is not defined (obviously because this is not the proper use of split..)順便說(shuō)一句：如果您有比我做的更優(yōu)雅的方法來(lái)清除“[”和“]”并構(gòu)建 df_v - 我會(huì)很高興聽(tīng)到。請(qǐng)注意：由于缺少數(shù)據(jù)，我的一些對(duì)象是“[]”。我需要傳遞空列表\元組或 NULL（都可以）
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對(duì)于 split 遇到的問(wèn)題，沒(méi)有 split function。字符串有一種拆分方法。您可以做的是傳遞一個(gè) lambda 函數(shù)，然后返回將該方法應(yīng)用于每一行中的字符串的每個(gè)結(jié)果。
此外，applymap像下面這樣使用應(yīng)該可以讓您將函數(shù)應(yīng)用于 DataFrame 中的所有單元格。
df_v = df_v.applymap(lambda x: x.split(", ") if x!="" else [])添加回答
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