下面的答案，即使是最流行的答案，也并非适用于所有情况。我有这样一个解决方案的超级抗推力str。 我有这样一件事:

AA =[’0’、160。5,160。5、160。1、160。1、160。1,1 160。]

AA = pd.DataFrame(AA, dtype=np.float64)
AA = AA.values.flatten()
AA = list(AA.flatten())
AA

[0.0, 0.5, 0.5, 0.1, 0.1, 0.1]

你可以笑，但这很有效。

比列表理解更扩展一点，但同样有用:

def str_list_to_int_list(str_list):
    n = 0
    while n < len(str_list):
        str_list[n] = int(str_list[n])
        n += 1
    return(str_list)

e.g.

>>> results = ["1", "2", "3"]
>>> str_list_to_int_list(results)
[1, 2, 3]

另外:

def str_list_to_int_list(str_list):
    int_list = [int(n) for n in str_list]
    return int_list

在列表xs上使用一个列表推导式:

[int(x) for x in xs]

e.g.

>>> xs = ["1", "2", "3"]
>>> [int(x) for x in xs]
[1, 2, 3]

下面的答案，即使是最流行的答案，也并非适用于所有情况。我有这样一个解决方案的超级抗推力str。 我有这样一件事:

AA =[’0’、160。5,160。5、160。1、160。1、160。1,1 160。]

AA = pd.DataFrame(AA, dtype=np.float64)
AA = AA.values.flatten()
AA = list(AA.flatten())
AA

[0.0, 0.5, 0.5, 0.1, 0.1, 0.1]

你可以笑，但这很有效。

使用python中的循环简写，可以轻松地将字符串列表项转换为int项

假设你有一个字符串result = ['1'，'2'，'3']

就做,

result = [int(item) for item in result]
print(result)

它会给你输出

[1,2,3]

如果您的列表包含纯整数字符串，接受的答案是要走的路。如果输入的不是整数它就会崩溃。

所以:如果你的数据可能包含int，可能是浮点数或其他东西-你可以利用你自己的函数errorhandling:

def maybeMakeNumber(s):
    """Returns a string 's' into a integer if possible, a float if needed or
    returns it as is."""

    # handle None, "", 0
    if not s:
        return s
    try:
        f = float(s)
        i = int(f)
        return i if f == i else f
    except ValueError:
        return s

data = ["unkind", "data", "42", 98, "47.11", "of mixed", "types"]

converted = list(map(maybeMakeNumber, data))
print(converted)

输出:

['unkind', 'data', 42, 98, 47.11, 'of mixed', 'types']

要处理可迭代对象内部的可迭代对象，你可以使用这个helper:

from collections.abc import Iterable, Mapping

def convertEr(iterab):
    """Tries to convert an iterable to list of floats, ints or the original thing
    from the iterable. Converts any iterable (tuple,set, ...) to itself in output.
    Does not work for Mappings  - you would need to check abc.Mapping and handle 
    things like {1:42, "1":84} when converting them - so they come out as is."""

    if isinstance(iterab, str):
        return maybeMakeNumber(iterab)

    if isinstance(iterab, Mapping):
        return iterab

    if isinstance(iterab, Iterable):
        return  iterab.__class__(convertEr(p) for p in iterab)


data = ["unkind", {1: 3,"1":42}, "data", "42", 98, "47.11", "of mixed", 
        ("0", "8", {"15", "things"}, "3.141"), "types"]

converted = convertEr(data)
print(converted)

输出:

['unkind', {1: 3, '1': 42}, 'data', 42, 98, 47.11, 'of mixed', 
 (0, 8, {'things', 15}, 3.141), 'types'] # sets are unordered, hence diffrent order