Question

我有一个SFrame，例如

a | b
-----
2 | 31 4 5
0 | 1 9
1 | 2 84

现在我想得到以下结果

a | b      | c | d | e
----------------------
2 | 31 4 5 | 31|4  | 5
0 | 1 9    | 1 | 9 | 0
1 | 2 84   | 2 | 84 | 0

任何想法怎么做？或者我可能需要使用其他一些工具？

感谢

Answer 1

使用pandas：

In [409]: sf
Out[409]: 
Columns:
    a   int
    b   str

Rows: 3

Data:
+---+--------+
| a |   b    |
+---+--------+
| 2 | 31 4 5 |
| 0 |  1 9   |
| 1 |  2 84  |
+---+--------+
[3 rows x 2 columns]

In [410]: df = sf.to_dataframe()

In [411]: newdf =  pd.DataFrame(df.b.str.split().tolist(), columns = ['c', 'd', 'e']).fillna('0')

In [412]: df.join(newdf)
Out[412]: 
   a       b   c   d  e
0  2  31 4 5  31   4  5
1  0     1 9   1   9  0
2  1    2 84   2  84  0

转换回SFrame：

In [498]: SFrame(df.join(newdf))
Out[498]: 
Columns:
    a   int
    b   str
    c   str
    d   str
    e   str

Rows: 3

Data:
+---+--------+----+----+---+
| a |   b    | c  | d  | e |
+---+--------+----+----+---+
| 2 | 31 4 5 | 31 | 4  | 5 |
| 0 |  1 9   | 1  | 9  | 0 |
| 1 |  2 84  | 2  | 84 | 0 |
+---+--------+----+----+---+
[3 rows x 5 columns]

如果你想要整数/浮点数，你也可以这样做：

In [506]: newdf =  pd.DataFrame(map(lambda x: [int(y) for y in x], df.b.str.split().tolist()), columns = ['c', 'd', 'e'])

In [507]: newdf
Out[507]: 
    c   d    e
0  31   4  5.0
1   1   9  NaN
2   2  84  NaN

In [508]: SFrame(df.join(newdf))
Out[508]: 
Columns:
    a   int
    b   str
    c   int
    d   int
    e   float

Rows: 3

Data:
+---+--------+----+----+-----+
| a |   b    | c  | d  |  e  |
+---+--------+----+----+-----+
| 2 | 31 4 5 | 31 | 4  | 5.0 |
| 0 |  1 9   | 1  | 9  | nan |
| 1 |  2 84  | 2  | 84 | nan |
+---+--------+----+----+-----+
[3 rows x 5 columns]

Answer 2

def customsplit(string,column):
    val = string.split(' ')
    diff = column - len(val)
    val += ['0']*diff
    return val 

a  =  sf['b'].apply(lambda x: customsplit(x,3))
sf['c'] = [i[0] for i in a]
sf['d'] = [i[1] for i in a]
sf['e'] = [i[2] for i in a]

sf

输出：

a | b      | c | d | e
----------------------
2 | 31 4 5 | 31|4  | 5
0 | 1 9    | 1 | 9 | 0
1 | 2 84   | 2 | 84 | 0

Answer 3

这可以通过SFrame本身而不是使用Pandas来完成。只需使用＆＃39; unpack ＆＃39;功能。

Pandas提供了各种处理数据集的功能，但将SFrame转换为Pandas DataFrame是不方便的，反之亦然。

如果处理超过10千兆字节的数据，Pandas无法正确处理数据集。（但是SFrame可以）

# your SFrame
sf=sframe.SFrame({'a' : [2,0,1], 'b' : [[31,4,5],[1,9,],[2,84,]]})

# just use 'unpack()' function
sf2= sf.unpack('b')

# change the column names
sf2.rename({'b.0':'c', 'b.1':'d', 'b.2':'e'})

# filling-up the missing values to zero
sf2 = sf2['e'].fillna(0)

# merge the original SFrame and new SFrame
sf.join(sf2, 'a')

graphlab从现有sframe添加变量列

3 个答案: