python - 如何在python中使用pandas执行字符串替换操作？

Question

我有一个 pandas 数据框，其中 Items 列是一个列表。

cust_id   Items
100     ['item1','item2','item3']
101     ['item5','item8','item9']
102     ['item2','item4']

我想将上面的数据框转换成下面的格式。

cust_id  Items
100     item1 item2 item3
101     item5 item8 item9
102     item2 item4

我尝试使用 pandas 内置的字符串替换函数将其返回原始列而不实际执行字符串替换操作。

df['Items']=(df['Items'].astype(str)).replace({"['":"", "', '":" ", "']":"" },method='string')

请指教

更新:

我使用以下代码创建了原始数据框。

df=df1.groupby(['cust_id'])['Items'].apply(list).reset_index()

Answer 1

如果元素确实是 list ，那么您可以在列表上使用 str.join() 以及 series.apply 方法。示例 -

In [159]: df = pd.DataFrame([[100,['item1','item2','item3']],[101,['item5','item8','item9']],[102,['item2','item4']]],columns=['cust_id','Items'])

In [160]: df
Out[160]:
   cust_id                  Items
0      100  [item1, item2, item3]
1      101  [item5, item8, item9]
2      102         [item2, item4]

In [161]: df['Items'] = df['Items'].apply(' '.join)

In [162]: df
Out[162]:
   cust_id                Items
0      100    item1 item2 item3
1      101    item5 item8 item9
2      102          item2 item4