前言

要将字符串列表转换为数值列表，可以使用 Python 的内置方法和

1. pandas

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或

1. numpy

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等工具。下面是几种常见的方法来实现这一转换。

方法 1：使用 Python 的 map() 和 float() 或 int()

如果你有一个包含数字字符串的列表，可以使用

1. map()

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函数将每个字符串转换为数值。

1. # 示例字符串列表
   
2. str_list = ['1.5', '2.3', '3.8', '4.1']
   
3. 
   
4. # 使用 map() 和 float() 转换为数值列表（浮动类型）
   
5. num_list = list(map(float, str_list))
   
6. 
   
7. # 输出转换后的数值列表
   
8. print(num_list)

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输出：

1. [1.5, 2.3, 3.8, 4.1]

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如果数据是整数，可以使用

1. int()

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来转换：

1. # 示例字符串列表（整数）
   
2. str_list_int = ['1', '2', '3', '4']
   
3. 
   
4. # 使用 map() 和 int() 转换为整数列表
   
5. num_list_int = list(map(int, str_list_int))
   
6. 
   
7. # 输出转换后的数值列表
   
8. print(num_list_int)

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输出：

1. [1, 2, 3, 4]

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方法 2：使用列表推导式 (List Comprehension)

列表推导式提供了一种简洁的方式来遍历字符串列表并进行转换。

1. # 示例字符串列表
   
2. str_list = ['1.5', '2.3', '3.8', '4.1']
   
3. 
   
4. # 使用列表推导式和 float() 转换为数值列表
   
5. num_list = [float(item) for item in str_list]
   
6. 
   
7. # 输出转换后的数值列表
   
8. print(num_list)

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输出：

1. [1.5, 2.3, 3.8, 4.1]

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方法 3：使用 pandas 转换

如果你有一个更复杂的字符串列表，或者你的数据来自于 CSV 文件，

1. pandas

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提供了一个简单的方法来将字符串列转换为数值。

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. # 示例字符串列表
   
4. str_list = ['1.5', '2.3', '3.8', '4.1']
   
5. 
   
6. # 使用 pandas 的 Series 和 to_numeric() 转换为数值列表
   
7. num_list = pd.to_numeric(str_list, errors='coerce').tolist()
   
8. 
   
9. # 输出转换后的数值列表
   
10. print(num_list)

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输出：

1. [1.5, 2.3, 3.8, 4.1]

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方法 4：使用 numpy 转换

如果你有一个大型的列表，

1. numpy

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提供了更高效的数值计算方法。

1. import numpy as np
   
2. 
   
3. # 示例字符串列表
   
4. str_list = ['1.5', '2.3', '3.8', '4.1']
   
5. 
   
6. # 使用 numpy 将字符串列表转换为浮动类型的数值数组
   
7. num_array = np.array(str_list, dtype=float)
   
8. 
   
9. # 输出转换后的数值数组
   
10. print(num_array)

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输出：

1. [1.5 2.3 3.8 4.1]

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总结：

• 1. map()

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  和
  1. float()

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  /
  1. int()

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  ：这是最简单的方法，适用于小型列表。
  
• 列表推导式：简洁高效，特别适合需要灵活转换的情况。
  
• 1. pandas

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  ：适合处理来自 CSV 或更复杂数据集的字符串列表，提供了额外的功能来处理异常值。
  
• 1. numpy

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  ：适合处理大规模数据，特别是当你需要做数值计算时。
  

通过这些方法，你可以将字符串列表转换为数值列表，方便进行数值分析和计算。
到此这篇关于python将字符串列表转换为数值列表的文章就介绍到这了,更多相关python字符串列表转换数值列表内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

来源：https://www.jb51.net/python/339876nai.htm
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