我有一个脚本,读取一个文本文件,拉出小数作为字符串,并将它们放入一个列表。
所以我列出了这个清单:
my_list = ['0.49', '0.54', '0.54', '0.55', '0.55', '0.54', '0.55', '0.55', '0.54']
如何将列表中的每个值从字符串转换为浮点数?
我试过:
for item in my_list:
float(item)
但这似乎对我不起作用。
我有一个脚本,读取一个文本文件,拉出小数作为字符串,并将它们放入一个列表。
所以我列出了这个清单:
my_list = ['0.49', '0.54', '0.54', '0.55', '0.55', '0.54', '0.55', '0.55', '0.54']
如何将列表中的每个值从字符串转换为浮点数?
我试过:
for item in my_list:
float(item)
但这似乎对我不起作用。
当前回答
[float(i) for i in lst]
准确地说,它创建了一个带有浮点值的新列表。与映射方法不同,它将在py3k中工作。
其他回答
可以使用numpy将列表直接转换为浮动数组或矩阵。
import numpy as np
list_ex = [1, 0] # This a list
list_int = np.array(list_ex) # This is a numpy integer array
如果要将整数数组转换为浮动数组,则添加0。它
list_float = np.array(list_ex) + 0. # This is a numpy floating array
for i in range(len(list)): list[i]=float(list[i])
我必须首先从float字符串列表中提取数字:
df4['sscore'] = df4['simscore'].str.findall('\d+\.\d+')
然后每个转换为浮点数:
ad=[]
for z in range(len(df4)):
ad.append([float(i) for i in df4['sscore'][z]])
最后将所有浮点数赋值给一个dataframe为float64:
df4['fscore'] = np.array(ad,dtype=float)
Float (item)做正确的事情:它将其参数转换为Float并返回它,但它不会在原地改变参数。一个简单的修复代码是:
new_list = []
for item in list:
new_list.append(float(item))
同样的代码可以使用列表推导式写得更短:new_list = [float(i) for i in list]
就地更改列表:
for index, item in enumerate(list):
list[index] = float(item)
顺便说一句,避免使用列表作为变量,因为它伪装了内置函数的同名。
Map (float, mylist)可以做到。
(在Python 3中,map停止返回一个列表对象,所以如果你想要一个新的列表,而不仅仅是要迭代的东西,你要么需要list(map(float, mylist) -要么使用SilentGhost的答案,这可以说是更Python化的。)