我有一个如下的数据框：
type value
hex "6d,79,20,6e,61,6d,65,20,69,73,20,6a,6f,68,6e,0a"
name john
dynamic 12
action encroach
hex_2 "4d,69,6e,65,20,69,73,20,73,61,75,6c,2c,20,6e,69,63,65,20,74,6f,20,6d,65,65,74,20,79,6f,75,2e,20"
hex "4d,79,20,6e,61,6d,65,20,69,73,20,4d,61,74,74"
name Matt
dynamic 91
action penalty
hex_2 "49,20,61,6d,20,61,6e,20,65,6e,63,6f,64,65,64,20,6d,65,73,73,61,67,65,20,74,68,61,74,20,49,20,68,61,76,65,20,74,6f,20,6b,65,65,70,20,69,6e,74,65,72,6e,61,6c,20,74,6f,20,6d,79,20,6f,72,67,61,6e,69,7a,61,74,69,6f,6e,2e,20"
如何有条理地将hex和hex_2重新格式化为ascii？
使用函数调用将当前代码转换为ascii的当前代码如下：
def ascii_convert(char):
value = int(char, 16)
if 32 <= value < 128:
return chr(value)
else:
return char
Current Failed attempt at converting:
print(df[df['type'].str.contains('hex|hex_2').apply(lambda x: ascii_convert(x)))
预期产出：
type value
hex my name is john # converted
name john # Untouched
dynamic 12 # Untouched
action encroach # Untouched
hex_2 Mine is saul, nice to meet you. # converted
hex My name is Matt # converted
name Matt # Untouched
dynamic 91 # Untouched
action penalty # Untouched
hex_2 I am an encoded message that I have to keep internal to my organization. # converted
我知道转换功能适用于角色，但在我的特定条件下使用该功能时遇到问题。我的数据类型标签可以有5个或6个不同的标签，我想从hex转换为ascii，例如hex和hex_2。
任何帮助都会很棒。谢谢。
答案 0 :(得分：1)
尝试失败，因为str.contains('hex|hex_2')您尝试匹配确切的字符串'hex | hex_2'。但不存在具有该名称的列。
相反，由于您确认要转换的所有列在名称中都有字符串'hex'，因此应该这样做。
data["value"] = df.apply(lambda x: convert_ascii(x["value"]) \
if 'hex' in x["type"] else x["value"], axis=1)
这会选择type列中带有“十六进制”的行的值并转换它们，而其他列则保持不变
这是一个例子：
one two labels
0 70 1 o
1 67 0 b
2 57 1 o
3 64 1 b
4 74 0 o
5 65 1 b
6 56 1 o
7 59 1 b
8 60 1 o
9 63 0 b
应用功能并更新标签栏：
data["type"] = data.apply(lambda x: x["labels"] *4 \
if x["one"] >= 60 else x["labels"], axis=1)
one two labels
0 70 1 oooo
1 67 0 bbbb
2 57 1 o
3 64 1 bbbb
4 74 0 oooo
5 65 1 bbbb
6 56 1 o
7 59 1 b
8 60 1 oooo
9 63 0 bbbb
答案 1 :(得分：1)
有一些错误处理和数据问题。如果它们没有包含正确的数据要求，那么最终会从我的所有文件中删除空字节和错误处理。
def fn(foo):
if "NONE" in foo:
return foo
else:
try:
x = foo.replace(' ', '')
x = foo.replace('00', '')
return "".join(binascii.unhexlify(x).decode())
except:
binascii.Error
df['Value'] = df['Value'].str.split(',')
df['Value'] = df[df['Type'].str.contains('hex')]['Value'].apply(lambda x: fn("".join(x)))