所以我有一个包含numpy数组的数据框列，但它作为字符串读入。因此，我最终将以下内容作为单个元素：
df['numpy_arr'].iloc[0] = ' 2 3 5 23 5 2 23 '
我想将它转换为一个 numpy 数组，并且已经成功地使用了单个实例numpy.fromstring：
first = df['numpy_arr'].iloc[0]
np.fromstring(first, sep=' ')
但是，当我尝试使用以下方法对此进行概括时apply：
df['numpy_arr'].apply(lambda x: np.fromstring(x, sep=' '))
它返回一个空系列。为什么会这样？是不是因为xlambda 中的实际上并不是指实际的字符串？基于此，我还尝试了以下操作：
[np.fromstring(vector,sep=' ') for vector in df['numpy_arr']]
这再次返回空数组。为什么会这样？如何将其推广到整个系列并将元素转换为 numpy 数组？
[编辑]作为最后的手段，我想我可以迭代，.iloc[x]但这似乎是一种非常低效的方法，特别是因为我必须将它转换回一个系列
这对我有用：
>>> df = pd.DataFrame({"A": [' 2 3 5 23 5 2 23 ', ' 3 4 5 ']})
>>> df
A
0 2 3 5 23 5 2 23
1 3 4 5
>>> df['A'].apply(lambda x: np.fromstring(x, sep = ' '))
0 [2.0, 3.0, 5.0, 23.0, 5.0, 2.0, 23.0]
1 [3.0, 4.0, 5.0]
Name: A, dtype: object
如果要保存值，请记住将返回值分配给数据框列：
>>> df['A'] = df['A'].apply(lambda x: np.fromstring(x, sep = ' '))
>>> df
A
0 [2.0, 3.0, 5.0, 23.0, 5.0, 2.0, 23.0]
1 [3.0, 4.0, 5.0]
>>>
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