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我有一个 pandas 数据框:
name sample
1 a Category 1: qwe, asd (line break) Category 2: sdf, erg
2 b Category 2: sdf, erg(line break) Category 5: zxc, eru
...
30 p Category 1: asd, Category PE: 2134, EFDgh, Pdr tke, err
我想结束:
name qwe asd sdf erg zxc eru 2134 EFDgh Pdr tke err
1 a 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0
2 b 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0
...
30 p 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0
我创建了以下函数:
def cleanattributes(istring):
istring=str(istring)
istring=istring.rstrip().split('\\n')
counter=0
for line in istring:
istring[counter]=istring[counter].rpartition(': ')[-1]
counter+=1
istring=str(istring)
istring = istring.replace("'", "")
istring = istring.replace("\"", "")
return(str(istring))
此函数创建返回不带类别标题的类别信息的预期结果(想法是使用 getdummies 获取列)
teststring="Category 1: qwe, asd\\nCategory 2: sdf, erg"
cleanattributes(teststring)
OUTPUT: '[qwe, asd, sdf, erg]'
我不确定如何最好地将此函数应用于每个记录,以便数据框如下所示:
name sample
1 a qwe, asd, sdf, erg
2 b sdf, erg, zxc, eru
...
30 p asd, 2134, EFDgh, Pdr tke, err
或者这是否是解决此问题的最佳方法。
根据要求:
df['sample'].iat[0]
OUTPUt= 'Category 1: qwe, asd\nCategory 2: sdf, erg'
最佳答案
df = pd.DataFrame(
{'name': ['a', 'b'],
'sample': ['Category 1: asd, Category PE: 2134, EFDgh, Pdr tke, err',
'Category 2: sdf, erg\nCategory 5: zxc, eru\nCategory 1: asd, Category PE: 2134, EFDgh, Pdr tke, err']}
df2 = pd.concat([df.name,
df['sample']
.str.replace("(Category .*: )+", '') # Remove "Category [*]:"
.str.replace(r'\n', '') # Remove "\n"
.str.split(', ', expand=True)],
axis=1)
df3 = pd.melt(df2, id_vars='name')[['name', 'value']]
>>> pd.concat([df3['name'], pd.get_dummies(df3['value'])], axis=1)
name 2134 EFDgh Pdr tke ergzxc err eru2134 sdf
0 a 1 0 0 0 0 0 0
1 b 0 0 0 0 0 0 1
2 a 0 1 0 0 0 0 0
3 b 0 0 0 1 0 0 0
4 a 0 0 1 0 0 0 0
5 b 0 0 0 0 0 1 0
6 a 0 0 0 0 1 0 0
7 b 0 1 0 0 0 0 0
8 a 0 0 0 0 0 0 0
9 b 0 0 1 0 0 0 0
10 a 0 0 0 0 0 0 0
11 b 0 0 0 0 1 0 0
关于python - 将函数应用于数据框列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/36435916/
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