我有以下问题。我有一个包含多个列的数据框,其中一列包含字符串作为值。我想遍历此列,更改这些值并将更改的值保存在新列中。
到目前为止我写的代码看起来像这样:
def get_classes(x):
for index, string in df['column'].iteritems():
listi = string.split(',')
Classes=[]
for value in listi:
count=listi.count(value)
if count >= 3:
Classes.append(value)
Unique=(',').join(sorted(list(set(Classes))))
df['NewColumn']=Unique
End.apply(get_classes)
它循环遍历df['column']
行,在每个,
处分割字符串(创建一个名为listi的列表)并创建一个空的list
调用类。
然后它计算listi中的每个值,如果它在列表中至少发生三次,则将其附加到Classes。完成后的列表是sorted
和set()
,因此列表中的所有对象都是唯一的,最后再次以逗号连接到字符串。然后我想在新列中追加这个唯一值列表,在与从中派生更改值的行值相同的索引位置。例如:
df
column NewColumn
0 A,A,A,C A
1 C,B,C,C C
2 B,B,B,B B
当我执行print Unique
而不是df['NewColumn']=Unique
时,我的代码似乎工作正常,因为它会打印所有已转换的值。但是,如果我在我的例子中执行代码,则数据帧的NewColumn
完全填充相同的值,这似乎对应于df中最后一行的原始值。有人可以向我解释这里的问题是什么吗?
答案 0 :(得分:2)
您可以使用收藏夹中的强大功能Counter
:
from collections import Counter
foo = lambda x: ','.join(sorted([k for k,v in Counter(x).iteritems() if v>=3]))
df['new'] = df['column'].str.split(',').map(foo)
#In [33]: df
#Out[33]:
# column NewColumn new
#0 A,A,A,C A A
#1 C,B,C,C C C
#2 B,B,B,B B B