pandas：根据列表和另一列条件替换逗号分隔列中的相应值

Question

我有一个数据框和一个列表如下：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'IDs':['d,f,o','d,f','d,f,o','d,f','d,f'],
                'Names':['APPLE ABCD ONE','date ABCD','NO foo YES','ORANGE AVAILABLE','TEA AVAILABLE']})

my_list = ['APPLE', 'ORANGE', 'LEMONS', 'STRAWBERRY', 'BLUEBERRY']

我想将 IDs 列中的逗号分隔值替换为 Names 列中的相应值，以防它们出现在 my_list 中。

desired output:
df.IDs => ['APPLE,f,o', 'd,f', 'd,f,o', 'ORANGE,f', 'd,f']

找出该行是否包含我尝试过的列表中的值：

df['Names'].apply(lambda x: any([k in x for k in my_list]))

为了替换 IDs 列中的值，我尝试了以下方法，但我不确定如何指示只有相应的值应该更改，

df.IDs.apply(lambda i: i if i in my_list else 'don't know what to do here')

我想我可以使用 np.where() 根据条件执行整个替换

np.where(df['Names'].apply(lambda x: any([k in x for k in my_list])) == True, df.IDs.apply(lambda i: i if i in my_list else 'don't know what to do here'), df.IDs)

Answer 1

您可以split/explode，然后从列表中替换您的值，然后将agg 恢复为原始形状：

(df.assign(IDs=df['IDs'].str.split(','),     # strings to lists
           Names=df['Names'].str.split(' ')
          )
   .apply(pd.Series.explode)                 # lists to rows
    # map the Names in place of Ids is in my_list
   .assign(IDs=lambda d: d['IDs'].mask(d['Names'].isin(my_list), d['Names']))
    # reshape back to original by joining
   .groupby(level=0).agg({'IDs': ','.join, 'Names': ' '.join})
)

输出：

         IDs             Names
0  APPLE,f,o    APPLE ABCD ONE
1        d,f         date ABCD
2      d,f,o        NO foo YES
3   ORANGE,f  ORANGE AVAILABLE
4        d,f     TEA AVAILABLE