将一串数字转换为十六进制并返回到十进制pandas python

Question

我目前有一串值，我在过滤csv文件中的数据后检索到这些值。最终我不得不对数据进行一些过滤，但是我有与列表，数据帧或数组相同的数字。我只需要取字符串中的数字并将它们转换为十六进制，然后取十六进制的前8个数字，并将其转换为字符串中每个元素的dec。最后，我还需要转换相同十六进制的最后8个，然后转换为dec以及字符串中的每个值。

我无法提供代码段，因为它是敏感数据，但这是一个示例。

我基本上有这样的东西

>>> list_A

[52894036, 78893201, 45790373]

如果我将其转换为数据帧并调用df.dtypes，它会显示dtype: object并且我可以将列A的值转换为bool，int或string，但dtype始终是一个对象。

无论是函数还是简单循环都无关紧要。我一直在尝试很多方法而无法达到我需要的结果。但最终数据来自不同的csv文件，并且永远不会是相同的值或列表大小。

Answer 1

Pandas主要用于整数和浮点数，没有我所知道的十六进制特殊功能，但您可以使用apply来访问标准的python转换函数，如hex和{{1 }}：

int

结果：

df=pd.DataFrame({ 'a':[52894036999, 78893201999, 45790373999] })
df['b'] = df['a'].apply( hex )
df['c'] = df['b'].apply( int, base=0 )

请注意，这个答案适用于Python 3.对于Python 2，您可能需要去掉尾随的＆＃34; L＆＃34;在栏目＆＃34; b＆＃34;与 a b c 0 52894036999 0xc50baf407 52894036999 1 78893201999 0x125e66ba4f 78893201999 2 45790373999 0xaa951a86f 45790373999 。