如何比较数据框的字符串值和元组列表答案

【问题标题】：how to compare string values of dataframe and list of tuples如何比较数据框的字符串值和元组列表
【发布时间】：2020-07-15 11:23:00
【问题描述】：

我想比较元组列表中与数据框中的项目匹配的每个字符串。如果匹配，则将数据框中的单词对应的单词添加到元组中。

我的清单是这样的：

[('nan', 353), ('LEVEL SUBGROUPS', 12), (' SYSTEMS', 9), ('SYSTEMS', 8), (' PARALLEL ALGORITHMS', 7)]

我的数据框的列是：

Index(['subject', 'theme', 'keys'], dtype='object')

我想通过比较元组值和“键”将每个主题映射到元组。

我的一段代码是：

themes=[]
for each in list:
    if each[0]=='nan':
        continue
    else:
        for index,row in df.iterrows():
            if str(row["keys"])==str(each[0]):
                theme_89_93.append(str(row["theme"]))

当我比较字符串值时，它不会检查值，也不会输入 if 语句。请让我知道我做错了什么

【问题讨论】：

实际上，使用您的代码，如果某行类似于row['keys']='SYSTEMS'，您将追加row['theme'] 的值两次，因为在列表中有两个值与'SYSTEMS' 匹配：是是有意还是只想匹配列表的唯一值？
如果您考虑接受或投票以奖励帮助过您的人，或者如果有问题您也可以发表评论，那将是一件好事；）@AyushiSharma

标签： python string list dataframe tuples

【解决方案1】：

你可以检查一个项目是否在索引中

each[0] in df.index

如果你想具体测试索引中的键列，你可以这样做。

each[0] in df.index.levels[2]

这也应该比在孔 DataFrame 上迭代更快

【讨论】：

【解决方案2】：

IIUC，你可以试试这个，使用pd.Dataframe.isin()：

themes=df[df['key'].isin([i for i in dict(ls).keys() if i!='nan'])].theme.values

或者这个，以防万一你有尾随或前导空格的字符串，（df.values 或 ls）

themes=df[df['key'].str.strip().isin([i.strip() for i in dict(ls).keys() if i.strip()!='nan'])].theme.values

例子：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([(1,'nan'),(3,'SYSTEMS'),(5,'PARALLEL ALGORITHMS')], columns=['theme','key'])

ls=[('nan', 353), ('LEVEL SUBGROUPS', 12), ('SYSTEMS', 9), ('SYSTEMS', 8), ('PARALLEL ALGORITHMS', 7)]

themes=df[df['key'].isin([i for i in dict(ls).keys() if i!='nan'])].theme.values

输出：

df
   theme                  key
0      1                  nan
1      3              SYSTEMS
2      5  PARALLEL ALGORITHMS

themes
[3 5]

【讨论】：