1
>>> df['X'].head()
0 25+4
1 25+5
2 15+3
3 20+2
4 20+3
Name: X, dtype: object
は、私はこれを評価するにはどうすればよいので、私のデータフレームはこれです:数学の評価文字列
>>> df['X'].head()
0 29
1 30
2 18
3 22
4 23
Name: X, dtype: int64
>>> df['X'].head()
0 25+4
1 25+5
2 15+3
3 20+2
4 20+3
Name: X, dtype: object
は、私はこれを評価するにはどうすればよいので、私のデータフレームはこれです:数学の評価文字列
>>> df['X'].head()
0 29
1 30
2 18
3 22
4 23
Name: X, dtype: int64
セキュリティ上の懸念がありますが、あなたはlambda
式を使用して各要素を評価するeval
を使用することができます。セキュリティ上の問題の説明について
df = pd.DataFrame({'X': ['25+4', '25+5', '15+3', '20+2', '20+3']})
>>> df
X
0 25+4
1 25+5
2 15+3
3 20+2
4 20+3
>>> df.X.apply(lambda x: eval(x))
0 29
1 30
2 18
3 22
4 23
Name: X, dtype: int64
は、以下を参照してください。
警告:任意のPythonコードの 'eval'は潜在的に危険です(http://nedbatchelder.com/blog/201206/eval_really_is_dangerous.html)。特にコードが外部ソースから来ていて100%できない場合は、信頼。 [Little Bobby Tables](https://xkcd.com/327/)を覚えておいてください。 –