python - 将包含字符串和 NAN 的列转换为 Pandas 中的整数列表

Question

我有一个从 CSV 文件中读取的数据框，其中包含一些包含列表的列。然而，它们最终在 Pandas 中以字符串形式出现，如本例中的 B 列。我想将这一列变成一个包含整数列表的新列。一些并发症。 1) 原始列中有一些 NaN 值。这阻止了 ast.literal_eval 为我工作。 2) 如果可能，我希望所有结果列表的长度相同(该列中最长列表的长度)，用 NAN 填充。所以最后它应该看起来像 C 列，其中每个元素都是一个整数列表。这和我得到的一样接近。所以我得到了一个字符串列表，但不是整数，也没有填充到最大长度。好吧，至少我是这么认为的! :-)

import pandas as pd
import numpy as np
from IPython.display import display 

df = pd.DataFrame({'A' : (1,2,3), 'B': ('[0,1]',np.nan,'[0,1,2]'), \
     'C': ([0,1,np.nan],[np.nan,np.nan,np.nan],[0,1,2])})
df['D'] = df['B'].str.replace(']','').str.replace('[','').str.split('\W')
display("Starting point: ", df['B'][0])
display("What I want: ", df['C'][0])
display("What I have so far:  ", df['D'][0])

这是上面的输出:

Starting point: 
[0,1]
What I want: 
[0, 1, nan]
What I have so far:  
['0', '1']

任何帮助将不胜感激，并且会节省我很多头发。

Answer 1

这应该可以完成:

b = df.B.str.extract(r'\[(.*)\]', expand=False).str.split(',', expand=True).fillna(np.nan)
df['D'] = pd.DataFrame(b.apply(lambda x: tuple(x.values))).applymap(list)