Pandas字节数组到十六进制转换

Question

所以我有一个包含一列字节数组的pandas数据帧。

byte_array
[0, 136, 7, 224, 13, 255, 250, 36, 0, 25, 131, 1, 2, 1, 144, 2, 2, 2, 7, 3, 2, 5, 142, 0, 113, 252, 34, 70, 39, 43, 241, 1, 113, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 113, 255, 255, 248, 248, 0, 0]
[56, 79, 250, 88, 185, 29, 25, 231, 160, 33, 42, 219, 56, 253, 163, 0, 3, 0, 13, 6, 0]

我想创建一个新列，此byte_array将转换为十六进制。

此解决方案有效：

test_array = [0, 136, 7, 224, 13, 255, 250, 36, 0, 25, 131, 1, 2, 1, 144, 2, 2, 2, 7, 3, 2, 5, 142, 0, 113, 252, 34, 70, 39, 43, 241, 1, 113, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 113, 255, 255, 248, 248, 0, 0]

print(bytes(test_array).hex())

预期产量： 008807e00dfffa2400198301020190020202070302058e0071fc2246272bf101710000000000000271fffff8f80000

但是，我似乎无法将其应用于整个pandas数据帧。以下代码给出了不正确的结果。

df['hex_column'] = bytes(df['byte_array']).hex()

感谢任何帮助！

Answer 1

不确定是否有矢量化解决方案;您可以只使用apply方法，并按元素转换系列元素：

df['hex_column'] = df['byte_array'].apply(lambda x: bytes(x).hex())

df = pd.DataFrame({'byte_array': [[1,4,136], [2, 255, 3]]})

df
#    byte_array
#0  [1, 4, 136]
#1  [2, 255, 3]

df['hex_column'] = df['byte_array'].apply(lambda x: bytes(x).hex())

df
#    byte_array hex_column
#0  [1, 4, 136]     010488
#1  [2, 255, 3]     02ff03