python - Pandas 有条件地返回另一列中相应位置的值

Question

我对 Python 和一般编程都很陌生。

我试图弄清楚如何在 pandas 中不同列内的相应位置返回逗号分隔值，并将此输出存储在新列中。请参阅下面的示例

key_list = [cat, dog, pig]

A           B
---------------------
1           cat
1, 2        dog, cat
1, 2, 3     pig, dog, cat

我想要一个如下的输出:

A           B          cat_result      dog_result     pig_result 
----------------------------------------------------------------
1           cat            1              NAN           NAN
6, 2        dog, cat       2              6             NAN
8, 3, 1     pig, dog, cat  1              3              8

因此，我希望能够检查 B 列中是否存在键(a、b 或 c)，如果存在，则返回 A 列中相应逗号分隔值中的值在该单元格内。

到目前为止我有这个:

for key in key_list:
    df["{}_result".format{key}] = df.apply(lambda _: int(key in _.B), axis=1)

这将为每个 key_result 创建一个新列，如果该键存在于 B 中则给出 1，如果不存在则给出 0。不确定从这里去哪里或者这是否是正确的方法。任何帮助深表感谢。谢谢!

Answer 1

我在 lambda 中使用 np.core.defchararray.split 来帮助拆分列的值。我本可以使用pd.Series.str.split，但我选择了这个。

然后，我使用 lambda 并逐行迭代以创建字典列表。然后可以将该字典列表传递给 pd.DataFrame 构造函数。

最后，我使用 join 附加原始数据帧。

s = lambda x: np.core.defchararray.split(x.values.astype(str), ', ')
df.join(
    pd.DataFrame(
        [dict(zip(*t)) for t in zip(s(df.B), s(df.A))]
    ).add_suffix('_result')
)

         A              B cat_result dog_result pig_result
0        1            cat          1        NaN        NaN
1     6, 2       dog, cat          2          6        NaN
2  8, 3, 1  pig, dog, cat          1          3          8