リスト要素のタイプをnumpy.int64からintに変更

Question

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

'key2'リストのタイプをintに変更したいとします。 は、私はすでにオーバーループしてリスト全体に

V = INT（V）

私も試してみましたマッピングint型を使用して試してみました。

マップ（int型、リスト）

私はこのタスクを達成することができ、他の方法？

現在のコード：

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が悪いのか？ Pythonの3の

d['key2'] = map(int, d['key2'])またはd['key2'] = list(map(int, d['key2']))：OPは質問

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変更される を更新

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

出力

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

を編集した後、この変更はconfig_data[col]に反映されません。代わりに、上記の私の元の答えで示したものに似た何かをしてください：

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

Answer 2

バグを修正しました。

numpy.int64のリストへの各キーマッピングでdictを持っていることを前提とします。

セットアップ

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

トライアルあなたの現在のコードで更新

%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 

：

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がにnumpyの種類を変換するためのnumpyの関数でありますネイティブPythonの種類。ここでそれは良いですanswerそれを説明しています。

他の方法もありますが、それは特定の解決策の特定のシナリオによって異なります。