我有一个包含许多列的资料框，尤其是包含一个阵列值的列，例如：

Name  City  Details

Nicolas  Paris [1 5 3 2]

Adam     Rome  [5 3 45 0]

我尝试将详细信息列与标量相乘

df_results.loc[:,'Values'] = df_results.loc[:,'Values'].mul(5)

# or like that
df_results.loc[:,'Values'] = df_results['Values'] * 5

但我收到此讯息不能将序列乘以“float”型别的非整数

预期成绩

Name  City  Details

Nicolas  Paris [5 25 15 10]

Adam     Rome  [25 15 225 0]

有任何想法吗？

uj5u.com热心网友回复：

applymap与检查单元格型别的条件一起使用：

x = [
    ["Name","City","Details"],
    ["Nicolas","Paris",[1,5,3,2]],
    ["Adam","Rome",[5,3,45,0]],
]

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(x)

df.applymap(lambda x: [y*2 for y in x] if isinstance(x, list) else x)

如果它是一个串列，使用串列理解来应用一些操作（如乘以 2）

uj5u.com热心网友回复：

也可以通过使用 numpy 来做到这一点：

import pandas as pd
import numpy as np

df=pd.DataFrame(columns=['Name','City','Details'])
df['Name']=['Nicolas','Adam']
df['City']=['Paris','NY']
df['Details']=[[1,5,3,2],[5,3,45,0]]


df['Details']=[np.array(i)*5 for i in df['Details'].values]

结果：

      Name   City           Details
0  Nicolas  Paris   [5, 25, 15, 10]
1     Adam     NY  [25, 15, 225, 0]

uj5u.com热心网友回复：

如果您只想乘以“详细信息”列，则可以 通过使用 apply 而不是 applymap 并且不检查它是否是串列来简化DSteman 的答案：

import pandas as pd

df_results = pd.DataFrame({
    'Name': ['Nicolas', 'Adam'],
    'City': ['Paris', 'Rome'],
    'Details': [[1, 5, 3, 2], [5, 3, 45, 0]]
})
df_results['Details'] = df_results['Details'].apply(lambda x: [value * 5 for value in x])

导致：

      Name   City           Details
0  Nicolas  Paris   [5, 25, 15, 10]
1     Adam   Rome  [25, 15, 225, 0]

uj5u.com热心网友回复：

df['Details'] = df['Details'].map(lambda x: [value * 5 for value in x])