将列值转换为 ascii

Converting column value to ascii

我有一个包含列的数据框,比如 v1~v4

| _NAME    | _TIMESTAMP          | v0    | v1   | v2    | v3    | v4    |
|----------|---------------------|-------|------|-------|-------|-------|
| BRAKE_LH | 17-11-2021 22:50:43 | 13896 | 8262 | 12339 | 13110 | 13107 |
| BRAKE_LH | 17-11-2021 22:51:34 | 13896 | 8262 | 12339 | 13110 | 13107 |
| BRAKE_LH | 17-11-2021 22:51:35 | 13896 | 8262 | 12339 | 13110 | 13107 |
| BRAKE_LH | 17-11-2021 22:51:36 | 13896 | 8262 | 12339 | 13110 | 13107 |
| BRAKE_LH | 17-11-2021 22:51:37 | 0     | 0    | 0     | 0     | 0     |  

如果我想对列 v1~v4 执行以下功能

df['v0'] = df['v0'].apply(lambda x: chr(round(x / 256)) + chr(x % 256)).apply(lambda x: x[::-1])
df['v1'] = df['v1'].apply(lambda x: chr(round(x / 256)) + chr(x % 256)).apply(lambda x: x[::-1])
df['v2'] = df['v2'].apply(lambda x: chr(round(x / 256)) + chr(x % 256)).apply(lambda x: x[::-1])
df['v3'] = df['v3'].apply(lambda x: chr(round(x / 256)) + chr(x % 256)).apply(lambda x: x[::-1])
df['v4'] = df['v4'].apply(lambda x: chr(round(x / 256)) + chr(x % 256)).apply(lambda x: x[::-1])

在某些情况下,列会超过 4 列,比如 40 或 100 列

是否有一种简单的方法可以将它应用于所有列,除了 --> _NAME & _TIMESTAMP 列

您可以将要忽略的列放在 setIGNORELIST = {'_NAME', '_TIMESTAMP'}.

然后遍历列名称并检查名称是否被忽略。如果不是,请应用您的函数。

这是一个例子

# df = ..your dataframe..

IGNORELIST = {'colname1', 'colname2'}

for colname in df.columns:
  if not colname in IGNORELIST:
    df[colname] = df[colname].apply(lambda x: chr(round(x / 256)) + chr(x % 256)).apply(lambda x: x[::-1])

您可以通过.set_index(). Then use .applymap() to use your formulas for processing elementwise on each column. Finally, restore the columns _NAME and _TIMESTAMP to data columns by .reset_index()将列_NAME_TIMESTAMP设置为索引(排除它们进行处理),如下:

df.set_index(['_NAME', '_TIMESTAMP']).applymap(lambda x: chr(round(x / 256)) + chr(x % 256)).applymap(lambda x: x[::-1]).reset_index()

结果:

      _NAME           _TIMESTAMP  v0  v1  v2  v3  v4
0  BRAKE_LH  17-11-2021 22:50:43  H6  F   30  63  33
1  BRAKE_LH  17-11-2021 22:51:34  H6  F   30  63  33
2  BRAKE_LH  17-11-2021 22:51:35  H6  F   30  63  33
3  BRAKE_LH  17-11-2021 22:51:36  H6  F   30  63  33
4  BRAKE_LH  17-11-2021 22:51:37