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Nevskiy
Asked:2024-06-10 17:00:25 +0000 UTC2024-06-10 17:00:25 +0000 UTC

pandas：将部分字符串从十进制转换为十六进制

  • 772

我有一个表，其中有一列包含字符串数据。在每一行中，您需要将部分行从十进制转换为十六进制。

  1. 列中有行。

SNMPv2-SMI::enterprises.35265.1.22.3.1.1.14.1.8.72.87.84.67.166.75.50.108 = 整数：0

SNMPv2-SMI::enterprises.35265.1.22.3.1.1.14.1.8.72.87.84.67.166.75.50.158 = 整数：0

SNMPv2-SMI::enterprises.35265.1.22.3.1.1.14.1.8.72.87.84.67.166.75.51.118 = 整数：0

  1. 在这些行中，您需要为每行进行选择，从数字 72 开始，例如 72.87.84.67.166.75.50.108。
  2. 经过点 72 等的每个数字都需要使用 hex() 从十进制值转换为十六进制值，72 是 48，87 是 57，这将得到 48.57.54.43.a6.ac.d4 .e8

如果你在没有 pandas 的情况下执行此操作，结果如下：

import re

re_str = r'72.\d*.\d*.\d*\d*.\d*.\d*.\d*.\d*'
first_str = 'SNMPv2-SMI::enterprises.35265.1.22.3.1.1.14.1.8.72.87.84.67.166.172.212.232 = INTEGER: 0'
all_re_list = re.findall(re_str, first_str)
re_list_to_str = " ".join(all_re_list)
re_str_to_list2 = re_list_to_str.split('.')
re_str_to_list_int = []
for i in re_str_to_list2:
    i = int(i)
    re_str_to_list_int.append(i)

re_str_to_list_hex = []
for i in re_str_to_list_int:
    a = hex(int(i))[2:]
    re_str_to_list_hex.append(a)

print('re_str_to_list_hex', re_str_to_list_hex[:])

结果是：re_str_to_list_hex ['48', '57', '54', '43', 'a6', 'ac', 'd4', 'e8']

如何使用 Pandas 完成这一切？因为有很多表格形式的数据。

python

1 个回答

  1. Best Answer

    str.replace()这里你可以通过函数使用带有替换的方法。首先，我们剪切“.72”之前的行并将它们放置在两列的中间框架中。我们str.replace()通过将点后出现的所有数字替换为其十六进制表示来处理第二列。然后我们粘合线条的两个部分。

    df = pd.DataFrame({'data': ['SNMPv2-SMI::enterprises.35265.1.22.3.1.1.14.1.8.72.87.84.67.166.75.50.108 = INTEGER: 0',
                            'SNMPv2-SMI::enterprises.35265.1.22.3.1.1.14.1.8.72.87.84.67.166.75.50.158 = INTEGER: 0',
                            'SNMPv2-SMI::enterprises.35265.1.22.3.1.1.14.1.8.72.87.84.67.166.75.51.118 = INTEGER: 0']})
tmp = df.data.str.split('(?=\.72)', expand=True, regex=True, n=1)
df.data = tmp[0].add(tmp[1].str.replace(r'(?<=\.)\d+', lambda x: f'{int(x[0]):x}', regex=True))
print(df)

    结果：

                                                                                       data
0  SNMPv2-SMI::enterprises.35265.1.22.3.1.1.14.1.8.48.57.54.43.a6.4b.32.6c = INTEGER: 0
1  SNMPv2-SMI::enterprises.35265.1.22.3.1.1.14.1.8.48.57.54.43.a6.4b.32.9e = INTEGER: 0
2  SNMPv2-SMI::enterprises.35265.1.22.3.1.1.14.1.8.48.57.54.43.a6.4b.33.76 = INTEGER: 0

    如果需要将转换后的数字提取到列表中，可以这样做：

    df = pd.DataFrame({'data': ['SNMPv2-SMI::enterprises.35265.1.22.3.1.1.14.1.8.72.87.84.67.166.75.50.108 = INTEGER: 0',
                            'SNMPv2-SMI::enterprises.35265.1.22.3.1.1.14.1.8.72.87.84.67.166.75.50.158 = INTEGER: 0',
                            'SNMPv2-SMI::enterprises.35265.1.22.3.1.1.14.1.8.72.87.84.67.166.75.51.118 = INTEGER: 0']})
tmp = df.data.str.split('(?=\.72)', expand=True, regex=True, n=1)[1].str.extractall(r'(?<=\.)(\d+)').apply(lambda x: f'{int(x[0]):x}', axis=1).unstack().agg(list, axis=1)
print(tmp)

    0    [48, 57, 54, 43, a6, 4b, 32, 6c]
1    [48, 57, 54, 43, a6, 4b, 32, 9e]
2    [48, 57, 54, 43, a6, 4b, 33, 76]
dtype: object
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