Question

{
    "key1" : <list of strings>,
    "key2" : <list of integeres> }

我想更改＆＃39; key2＆＃39;的类型列表到int。我已经尝试过循环并使用

v = int（v）

我也尝试将int映射到整个列表。

map（int，list）

我能以其他方式完成这项任务吗？

当前代码：

integer_columns = ["col1","col2","col3","col4"]
for col in integer_columns:
    col_list = config_data[col]
    col_list = list(map(int, col_list))

Answer 1

map有什么问题？

Python 3上的

d['key2'] = map(int, d['key2'])或d['key2'] = list(map(int, d['key2']))：

d = {'key2': ['1', '2', '3']}
print(d)
d['key2'] = list(map(int, d['key2']))
print(d)

输出

{'key2': ['1', '2', '3']}
{'key2': [1, 2, 3]}

OP更新问题后编辑

for col in integer_columns:
    col_list = config_data[col]          # col_list references to config_data[col]

    col_list = list(map(int, col_list))  # now col_list references to an entire
                                         # new list of ints, that has nothing to do
                                         # with config_data[col]

col_list正在修改，但此更改未反映回config_data[col]。相反，做一些类似于我在上面的原始答案中所展示的内容：

for col in integer_columns:
    config_data[col] = list(map(int, config_data[col]))

Answer 2

修复了错误。

假设您有一个dict，每个键映射到numpy.int64列表。

<强>设置

d = {'key2':[np.int64(v) for v in xrange(10)]}

<强>试验

%timeit -n 1000 d['key2'] = map(int, d['key2'])
1000 loops, best of 3: 1.5 µs per loop

%timeit -n 1000 d['key2'] = [int(v) for v in d['key2']]
1000 loops, best of 3: 2.0 µs per loop

%timeit -n 1000 d['key2'] = [np.asscalar(v) for v in np.array(d['key2'])]
1000 loops, best of 3: 11.6 µs per loop

使用您当前的代码更新：

integer_columns = ["col1","col2","col3","col4"]  # assuming you have a list of list here

for col in integer_columns:
    x = np.array(col)
    config_data[col] = [np.asscalar(v) for v in x]

# >>> type(integer_columns[0][1])
# >>> int

numpy.asscalar是numpy中的一个函数，用于将numpy类型转换为本机python类型。这里很好answer解释它。

因此，确实有其他方法可以做到这一点，这取决于您对特定解决方案的特定情况。

将列表元素的类型从numpy.int64更改为int

2 个答案: