如何根据 pandas 或 numpy 中的条件从数组中提取值？答案

【问题标题】：How to extract value from an array based on condition in pandas or numpy?如何根据 pandas 或 numpy 中的条件从数组中提取值？
【发布时间】：2019-12-21 21:04:47
【问题描述】：

我有以下值的数据框

        Bird    Color
   0    Parrot  ['Light_Blue','Green','Dark_Blue']
   1    Eagle   ['Sky_Blue','Black','White', 'Yellow','Gray']
   2    Seagull ['White','Jet_Blue','Pink', 'Tan','Brown', 'Purple']

我想创建一个名为“No Blue”的列，它只会列出其中不包含“Blue”一词的数组元素。

像这样：

    Bird    Color                                                No Blue
0   Parrot  ['Light_Blue','Green','Dark_Blue']                   ['Green']
1   Eagle   ['Sky_Blue','Black','White', 'Yellow','Gray']        ['Black', 'White', 'Yellow', 'Gray']
2   Seagull ['White','Jet_Blue','Pink', 'Tan','Brown', 'Purple'] ['White', 'Pink', 'Tan', 'Brown', 'Purple']

这是我最接近解决方案的事情

>>> Eagle = ['Sky_Blue','Black','White', 'Yellow','Gray']
>>> matching = [x for x in Eagle if "Blue" not in x]
>>> matching
['Black', 'White', 'Yellow', 'Gray']

【问题讨论】：

我想知道如何使用str.extract 或str.replace 等来实现
由于您在每一行中迭代一个列表，我认为传递 .apply(lambda...) 更有效

标签： python pandas numpy

【解决方案1】：

我会使用这个代码：

df["noBlue"]=df.Color.apply(lambda x: [v for v in x if "Blue" not in v])

【讨论】：

【解决方案2】：

我正在从命令中运行它，所以请露出我的指纹！：

import pandas as pd
a = {'Bird':['Parrot','Eagle','Seagull'],'Color':[['Light_Blue','Green','Dark_Blue'],['Sky_Blue','Black','White', 'Yellow','Gray'],['White','Jet_Blue','Pink', 'Tan','Brown', 'Purple']]}
df = pd.DataFrame(a)
print(df)

我在这里匹配你的结果：

      Bird                                        Color
0   Parrot               [Light_Blue, Green, Dark_Blue]
1    Eagle       [Sky_Blue, Black, White, Yellow, Gray]
2  Seagull  [White, Jet_Blue, Pink, Tan, Brown, Purple]

这将根据条件创建您的新列：

df["Not_Blue"] = df['Color'].apply(lambda x: [a for a in x if "Blue" not in a])
print(df)

输出：

      Bird                                        Color                           Color_Not_Blue
0   Parrot               [Light_Blue, Green, Dark_Blue]                            [Green]
1    Eagle       [Sky_Blue, Black, White, Yellow, Gray]       [Black, White, Yellow, Gray]
2  Seagull  [White, Jet_Blue, Pink, Tan, Brown, Purple]  [White, Pink, Tan, Brown, Purple]

【讨论】：

【解决方案3】：

试试这个：

>>> df['color'].str.replace(r'\w+_Blue\b', "")
0                                 ['','Green','']
1           ['','Black','White', 'Yellow','Gray']
2    ['White','','Pink', 'Tan','Brown', 'Purple']

出于个人好奇，我打开了另一个SO thread 以使用replace 获取它，如果您使用的是pandas 版本0.25，则得到以下解决方案。

查看主题以获得其他解决方案..

 df['color'].str.replace(r'\w+_Blue\b', '').explode().loc[lambda x : x!=''].groupby(level=0).apply(list)

【讨论】：