pandasデータフレームに関数を適用して、他の列/セルに応じて列/セルのリストをスキャンします

pandasデータフレームから行をスキャンしているときに問題が発生しました。私は修正（列があります、データフレーム内のいくつかの入力データを持っているTime、IDとframes）。今、私はそれからいくつかの結果を得ようとしています。タイムスタンプごとに1つ以上のLINIDを取得し、LIN IDごとに、文字列として8データバイトのLINフレームを1つ取得します。このデータ文字列は、一部のセンサーからの生の値を表します。

次に、各行をスキャンしてLIN IDとそれに対応するLINフレームを見つけ、生のセンサー値を計算して、この値pandasを新しい列としてデータフレームに格納します。私の問題は、各行にIDのリストとLINフレームのリストが表示されることです。私の質問は、セル内のこれらのリストから正しい値を取得するにはどうすればよいですか？それは可能applyですか、それとももっと簡単な方法がありますか？

私はこのフォーラムに不慣れでpython初心者なので、それを十分に説明したことを願っています。誰かが次のソースコードを見て、正しい方法を教えてもらえますか？

期待される出力の写真は次のとおりです：https：//imgur.com/JhLJQZW

from binascii import unhexlify

import numpy as np
import pandas as pd
import sys


def getVal(data, btn):
    '''
    Calculate 2-byte hex data to float value LSB first
    '''
    try:
        mydata = bytearray(unhexlify(data))
        b = (btn - 1) * 2

        # swap byteorder
        val = (mydata[b + 1] << 8) + mydata[b]

    except:
        val = np.nan

    return val


if __name__ == '__main__':

    # I get data in this form
    # 'Time':    one set of data every 7ms
    # 'ID':      list of LIN Ids at each timestamp
    # 'frames' : list of frames at each timestamp

    #=======================================================================
    # This has the correct input data, but did not works
    #=======================================================================
    df1 = pd.DataFrame(data={'Time': [0, 0.007, 0.014, 0.021, 0.028, 0.035, 0.042, 0.049, 0.056, 0.063],
                        'ID': [['11', '12', '14'], ['12'], ['13'], ['14'], [], [], ['11'], ['12'], ['13'], ['14']],
                        'frames': [['25186617A819AB19', 'B31A031A5F1ADF1A', 'AD18D517DD150000'], ['07D06617a719ab19'], ['0BB86617a719ab19'], ['0FA06617a719ab19'], [], [], ['33186617a719ab19'], ['33186617a719ab19'], ['33186617a719ab19'], ['33186617a719ab19']]})

    # build names Btn_0_raw up to Btn_15_raw as column names
    names = ["Btn_{}_raw".format(x) for x in range(16)]

    # LIN IDs to search for
    linIDs = ['11', '12', '13', '14']

    # show values to check they are correct
#     print names
#     print df1["Time"].head()
#     print df1.iloc[:]
#     print df1["frames"].head()
#              

    error = False

    # #loop over 16 buttons
    for btn in range(16):  

        # show that all variables are correct; 
        # use constant hex data for each button group of 4 button; 
        # values are (100,200,300,400) (0x0064,0x00c8,0x012c,0x0190)
        print "{0}:{1}, ID({2}), bytePos({3}), demo value:{4}".format(btn, names[btn], linIDs[btn / 4], (btn % 4) + 1, getVal('6400C8002c019001', (btn % 4) + 1)) 

        try:
            df1[names[btn]] = df1['frames'].where(linIDs[btn / 4] in df1['ID'], np.nan).apply(lambda x: getVal(x, (btn % 4) + 1))
        except ValueError as e:
            print " Value error :", e
            error = True

    if not error:
        df1.to_excel('test-1.xls')



    #===========================================================================
    # An example that works, but unfortunately this input data are incorrect
    #===========================================================================
    df2 = pd.DataFrame(data={'Time': [0, 0.007, 0.014, 0.021, 0.028, 0.035, 0.042, 0.049, 0.056, 0.063],
                            'ID': ['11', '12', '13', '14', np.nan, np.nan, '11', '12', '13', '14'],
                            'frames': ['6400C8002c019001', '6500C9002d019101', '6600CA002e019201', '6700CB002F019301', '', '', '6400C8002c019001', '6500C9002d019101', '6600CA002e019201', '6700CB002F019301']
                            })

    error = False

    # loop over 16 buttons
    for btn in range(16):  

        # show that all variables are correct; 
        print "{0}:{1}, ID({2}), bytePos({3}), demo value:{4}".format(btn, names[btn], linIDs[btn / 4], (btn % 4) + 1, getVal('6400C8002c019001', (btn % 4) + 1)) 

        try:
            df2[names[btn]] = df2['frames'].where(df2['ID'] == linIDs[btn / 4] , np.nan).apply(lambda x: getVal(x, (btn % 4) + 1))
            print df2[names[btn]]
        except ValueError as e:
            print " Value error :", e
            error = True

    if not error:
        df2.to_excel("test-2.xls")