【问题标题】:Efficient way to map items from one column into new column in Pandas在 Pandas 中将项目从一列映射到新列的有效方法
【发布时间】:2021-06-15 09:11:34
【问题描述】:

假设我有一个名为 df_1 的 Pandas df,其中一行如下所示:

id rank_url_agg url_list
2223 ['gtech.com','gm.com', 'ford.com'] ['google.com','gtech.com','autoblog.com','gm.com', 'ford.com']

我想创建一个名为 url_list_agg 的新列,它对每一行执行以下操作:

  • 遍历url_list中的URL
  • 如果同一行的rank_url_agg 中不存在URL,则赋值为0。
  • 如果 URL 存在于 rank_url_agg 中,则 分配与 rank_url_agg 列表的长度和 rank_url_agg 中该 URL 的索引之间的差相对应的值。
  • 完成对 url_list 中所有 URL 的迭代后,将结果包装到一个列表中。

所以最后,新的url_list_agg 列中的第一行将变为[0,3,0,2,1]

我尝试运行以下脚本(仅测试第一行而不是整个数据框):

for item in agg_report['url_list'][0]:
    if item in agg_report['rank_url_agg'][0]:
        item=len(rank_url_agg[0]) - agg_report['rank_url_agg'][0].index(item)
    else:
        item=0 

但是当我检查agg_report['url_list'][0] 时,它仍然只返回这个列表:['google.com','gtech.com','autoblog.com','gm.com', 'ford.com']。所以我的代码不起作用。

任何有关如何为数据框中的每一行实现此目标的建议都将不胜感激!

【问题讨论】:

    标签: pandas list loops list-comprehension apply


    【解决方案1】:

    您没有分配回实际的数据框。

    def idx(a, b):
        return [len(a) - a.index(x) if x in a else 0 for x in b]
    
    df_1 = df_1.assign(url_list_agg=[*map(idx, df_1.rank_url_agg, df_1.url_list)])
    

    【讨论】:

    • 这很好!谢谢,你的回答很完美!
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