我有以下被分箱的熊貓資料框col1（分箱是熊貓分箱的結果）：
d = {'col1': ['(-99999.0, -99998.0)', '(-99998.0, 1.0)','(1.0, 10.0)']}
df = pd.DataFrame(data=d)
print(df)
資料集如下所示：
col1
0 (-99999.0, -99998.0)
1 (-99998.0, 1.0)
2 (1.0, 10.0)
我需要對分箱列進行逆向工程，以便獲得一個名為的串列myBinner，如下所示：
myBinner = [-99998,1,10]
我該怎么做？
uj5u.com熱心網友回復：
甚至更短：
myBinner = [b[1] for b in pd.eval(df['col1'])]
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您可以使用np.ravel和np.unique：
import numpy as np
myBinner = np.unique(np.ravel(pd.eval(df['col1'])))[1:].tolist()
print(myBinner)
# Output
[-99998.0, 1.0, 10.0]
uj5u.com熱心網友回復：
您還可以映射ast.literal_eval并使用串列推導來過濾：
import ast
myBinner = [x for _, x in map(ast.literal_eval, df['col1'])]
輸出：
[-99998.0, 1.0, 10.0]
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