如何在python中评估包含幂表达式的数据框

Question

下面是代码，

我尝试使用df.eval（），但输出意外，如下所示， 请帮忙！

import pandas as pd
data = [1,2,2^0,2^6,5]
df = pd.DataFrame(data)
print(df.eval(data))

输出：[1 2 2 4 5] 预期输出：[1 2 1 64 5]

编辑：

建议的解决方案完全适用于csv文件，但在解析excel文件时失败。 下面是代码：

arrowToPower = lambda x : eval(x.replace('^', '**'))
df = pd.read_excel('test.xlsx', decimal=',', 
converters={'C2': arrowToPower})



output: [['geeky' '2^10']
 ['abs' 2]
 ['sdf' '2^2']]

Answer 1

在 Python 中， power 运算符被写为**（而不是^）。

^是 XOR 运算符。

因此，您可能应该将^替换为**。

根据您的评论进行编辑

我想您希望源编号读为“ true” 数字（整数或浮点数），而不是其文本表示形式。

从您的问题中我也知道您想更改例如2^0到 2**0的中间值，并将其也保留为数字（在此 1）。

我没有准备源 .xlsx 文件（尽管我 的努力，我的木星一直抱怨它不是 UTF-8编码）， 所以我准备了一个示例，而不是从 .csv 文件读取。

所以让我们从源文件 .csv 开始：

C1;C2;C3;C4;C5;C6;C7;C8
geeky;0;1,9921875;0;2^0;0;T_U8;0
xyz;0;3,2044218;1;3^4;3;T_X2;4

首先要注意的是字段分隔符为; （不是逗号）。这是必需的，因为浮点数 在整数和小数之间有一个逗号（而不是一个点） 部分。

C5列包含2^0和3^4，它们将被转换 到2**0和3**4的中间形状，最后到 1和81。

要进行上述转换，我编写了一个函数：

arrowToPower = lambda x : eval(x.replace('^', '**'))

然后可以按以下方式读取DataFrame：

df = pd.read_csv('Input.csv', sep=';', decimal=',', converters={'C5': arrowToPower})

注意事项如下：

• Input.csv是输入文件名。
• sep=';'指定列分隔符。
• decimal=','指定分隔整数和小数的内容 部分。
• converters={'C5': arrowToPower}将转换器功能分配给 C5列。

打印df时，结果为：

      C1  C2        C3  C4  C5  C6    C7  C8
0  geeky   0  1.992188   0   1   0  T_U8   0
1    xyz   0  3.204422   1  81   3  T_X2   4

要从 Excel 文件中读取，应将read_csv更改为read_excel， 更改文件名并删除sep参数。

如果您有更多用^代替**的列，请同时分配转换器 这些列。

有关读取Excel文件的编辑

最后，我成功编写了一个可以读取的Excel文件 由read_excel。

然后我执行了：

df2 = pd.read_excel('Input.xlsx', converters={'C5': arrowToPower})

并获得了正确的结果。

读入C5列的值为1和81，因此arrowToPower转换器 肯定被称为。

请注意，Excel文件的第一行包含列名 及以下各行-实际数据。 如果是Excel文件，则逗号作为小数点和小数点之间的分隔符 零件只是一个介绍性问题，read_excel的内容是 内部内容。这就是为什么在这里不需要 decimal 参数的原因。

所以我仍然认为您的输入（Excel）文件在某些​​方面“错误”， 也许它在第一行中不包含列名。