从熊猫列表系列中提取元素并存储为单独的系列答案

【问题标题】：Extract element from pandas list-series and store as separate series从熊猫列表系列中提取元素并存储为单独的系列
【发布时间】：2021-01-14 00:12:09
【问题描述】：

我有这个 df（带有示例所需的结果）

dfn = pd.DataFrame({"country_code": ["USA, UK, FRA", "RUS, ZHC, JAP", "IN, BRA, ES"], 
                    "all_but_american_desired": [["United Kingdom", "France"], ["Russia", "China", "Japan"], ["India", "Spain"]]})

我将（到目前为止）字符串“翻译”成新的含义并存储为元素列表

masked = {"USA":"United States", "UK":"United Kingdom", "FRA":"France", 
          "RUS":"Russia", "ZHC":"China", "JAP":"Japan", 
          "IN":"India", "BRA":"Brazil", "ES":"Spain"}

dfn["country_name"] = dfn["country_code"].apply(lambda x: [", ".join({masked[i] for i in x.split(", ")})])

然后我想通过外部列表american提取一些已翻译的国家/地区名称系列并将它们放在单独的系列中 (all_but_american)

american = ["United States", "Brazil"]

结果应与all_but_american_desired 系列相同。到目前为止我尝试过的：

dfn["all_but_american1"] = dfn["country_name"].apply(lambda x: [i for i in x if i not in american])

我之前使用了尝试1非常相同的方法并且它有效，但是这次没有任何工作，我找不到它的原因（这次我也尝试了其他方法，但因为我不熟悉与他们一起，我将避免发布）...有人可以检查一下吗？如果可能的话，解释一下我做错了什么。

【问题讨论】：

标签： python pandas list extract expand

【解决方案1】：

对于country_name，创建列表而不是一个带有连接值的元素列表：

dfn["country_name"] = dfn["country_code"].apply(lambda x: [masked[i] for i in x.split(", ")])

然后您的第二个解决方案运行良好：

american = ["United States", "Brazil"]

dfn["all_but_american1"] = dfn["country_name"].apply(lambda x: [i for i in x if i not in american])
print (dfn)
    country_code  all_but_american_desired  \
0   USA, UK, FRA  [United Kingdom, France]   
1  RUS, ZHC, JAP    [Russia, China, Japan]   
2    IN, BRA, ES            [India, Spain]   

                              country_name         all_but_american1  
0  [United States, United Kingdom, France]  [United Kingdom, France]  
1                   [Russia, China, Japan]    [Russia, China, Japan]  
2                   [India, Brazil, Spain]            [India, Spain]

【讨论】：

英雄！一如既往的有效答案。谢谢@jezrael！我很好奇，如果你愿意的话，是否有可能在 country_name 系列的创建过程中将其“提取”和“分解”成一个单独的系列，其中仅包含美国列表中的项目？而不是“从头开始”创建它？我不确定它的 Pythonic 或效率如何（可能不是很多），但想看看它是什么样子（lambda 或常规函数）
不，我是说，不是使用该 lambda 创建“all_but_american”，而是在我们创建“country_name”的同一行上创建它，如果结果列表来自蒙面，则使其“扩展”元素包括“美国”列表中的元素。如果太难解释，那肯定不是很 Python，但听起来像是一个很好的实验 :)
关闭 - 结果与当前的all_but_american1 相同，只是绕过了country_name 系列的创建。我要说的是，不是完全过滤掉american 元素，而是“提取”/“分解”这些元素以存储在另一个系列中。 Off-topic-ish：还想知道是否有办法将列表系列的最后一个元素（例如country_name）添加到另一个列表系列（例如all_but_american1），如果它们满足某些标准。因此，例如，如果该元素 == "Japan"，则将 country_name[-1] 添加到 all_but_american1
@cjcrm - 我认为最好的创建新问题 - 首先是可能使用 dfn["all_but_american1"] = dfn["country_name"].apply(lambda x: [i for i in x if i not in american]) 和 dfn["all_american1"] = dfn["country_name"].apply(lambda x: [i for i in x if i in american]) 或附加到 2 个列表的自定义函数
是的，拆分问题是有意义的。再次，非常感谢@jezrael，非常感谢！