python Pandas : how to fast process the value in columns

Question

您好，有一个数据框，如以下数据框 df1。数据类型为字符串。

    eye         nose       mouse       ear
  34_35_a      45_66_b    45_64_a     78_87_a
  35_38_a      75_76_b    95_37_a     38_79_a
  64_43_a      85_66_b    65_45_a     87_45_a

我想获取如下数据框的数据框。眼睛数据分为eye_x，eye_y，其他列相同，数据类型为float。

 eye_x   eye_y    nose_x   nose_y     mouse_x  mouse_y     ear_x   ear_y        
    34       35       45       66         45        64        78       87
    35       38       75       76         95        37        38       79
    64       43       85       66         65        45        87       45

到目前为止，我知道如何使用以下代码获取 (x, y) 值:

 eye           nose       mouse       ear
  (34, 35)      (45,66)    (45,64)     (78,87)
  (35, 38)      (75,76)    (95,37)     (38,79)
  (64, 43)      (85,66)    (65,45)     (87,45)

def process_xy(val_str):
    s = val_str.split('_')
    x = float(s[0])
    y = float(s[1])
    label = int(s[2])
    return np.array([x, y])

keypoint_cols = list(df.columns)
d = None
for col in keypoint_cols:
    df[col+'_xy'] = df[col].apply(process_xy)

df2 = df.drop(keypoint_cols, axis=1)

Answer 1

你可以试试stack荷兰国际集团和unstack再次。

v = df.stack().str.split('_', expand=True).iloc[:, :-1]
v.columns = ['x', 'y']

v = v.unstack().swaplevel(0, 1, axis=1)
v.columns = v.columns.map('_'.join)

v.sort_index(axis=1)

  ear_x ear_y eye_x eye_y mouse_x mouse_y nose_x nose_y
0    78    87    34    35      45      64     45     66
1    38    79    35    38      95      37     75     76
2    87    45    64    43      65      45     85     66