16進数の値を持つパンダテーブルを10進数に変換しようとしています。私は現在、以下を使用して一度に1列ずつ実行しています。
df["a"] = df["a"].apply(int,base=16)
df["b"] = df["b"].apply(int,base=16)
df["c"] = df["c"].apply(int,base=16)
df["d"] = df["d"].apply(int,base=16)
とにかくこれをすべて一度に行うには？に似ている：
df[['a','b','c','d']] = df[['a','b','c','d']].apply(int,base=16,axis=1)
私は試した：
df[['a','b','c','d']] = df[['a','b','c','d']].apply(lambda x: int(x,base=16),axis=1)
しかし、これはうまくいきませんでした。
サンプルデータ：
A B C
0 0x26 0x526aada8ffd9e0000 0x15f90
1 0x26 0x0 0x222e0
2 0x25 0x0 0x222e0
サンプルデータフレームは次のとおりです。
>>> df
A B C
0 0x26 0x526aada8ffd9e0000 0x15f90
1 0x26 0x0 0x222e0
2 0x25 0x0 0x222e0
今、あなたが必要とするのはapplymap：
>>> hex_to_int = lambda x: int(x, 16)
>>> df[['A', 'B', 'C']] = df[['A', 'B', 'C']].applymap(hex_to_int)
そして結果は期待通りです：
>>> df
A B C
0 38 95020000000000000000 90000
1 38 0 140000
2 37 0 140000
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