我有一个包含几个系列的数据帧，其中包含包含NaN值的浮点数列表.例.
s[0] = '[1.21, 1.21, nan, nan, 100]'
我想将这些字符串转换为使用literal_eval的列表.当我try 时，我得到了错误ValueError: malformed node or string on line 1:，因为根据文档，nan个值无法转换，因为这些值无法识别.
将字符串中的nan个值转换为None，然后在应用literal_eval后再转换回np.nan值的最佳方法是什么？
如问题所述的解决方案-但得到None分而不是NaN分:
s.str.replace('nan', 'None', regex=True).apply(ast.literal_eval)
如果需要np.nan秒，请使用定制功能:
def convert(x):
out = []
for y in x.strip('[]').split(', '):
try:
out.append(ast.literal_eval(y))
except:
out.append(np.nan)
return out
s.apply(convert)
另一个 idea 是将所有值转换为浮点数:
f = lambda x: [float(y) for y in x.strip('[]').split(', ')]
s.apply(f)
pd.Series([[float(y) for y in x.strip('[]').split(', ')] for x in s],
index=s.index)