Question

我试图将pandas中的查询输出从一系列的格式转换为字符串的格式。功能如下（金*是列）

def try_three():
    import numpy as np
    nz=df[(df["Gold"]>0) & (df["Gold.1"]>0) & (df["Gold.2"]>0)]
    nz["average"]=((nz["Gold"])-(nz["Gold.1"]))/(nz["Gold.2"])
    return nz.where(nz["average"]==np.max(nz["average"])).dropna()["ID"]

输出

Country
Bulgaria    BUL
Name: ID, dtype: object

其中Country是索引的名称，BUL是ID字段的值。我已经尝试附加.astype（str）来获取国家/地区的名称或ID，但没有成功。如果我在前面加上＆＃34; len＆＃34;我得到答案1，所以我认为有一些类似的东西，同样简单的输出作为字符串。

Answer 1

IIUC您希望获得系列中的第一个元素（ID列）：

df['ID'].iat[0]

演示：

In [77]: df = pd.DataFrame({'ID':['BUL']}, index=['Bulgaria']).rename_axis('Country')

In [78]: df
Out[78]:
           ID
Country
Bulgaria  BUL

In [79]: df['ID']
Out[79]:
Country
Bulgaria    BUL
Name: ID, dtype: object

In [80]: df['ID'].iat[0]
Out[80]: 'BUL'

Answer 2

如果输出总是1个元素Series（因为只有一个max）使用Series.item：

nz.where(nz["average"]==np.max(nz["average"])).dropna()["ID"].item()

但如果可能的话，如果可能有多个最大值则失败。

从列表中可以获得可用的返回列表或加入string：

nz.where(nz["average"]==np.max(nz["average"])).dropna()["ID"].tolist()

或者：

', '.join(nz.where(nz["average"]==np.max(nz["average"])).dropna())["ID"].tolist()

如果想要一般解决方案：

a = nz.where(nz["average"]==np.max(nz["average"])).dropna()["ID"]

if len(a) == 1:
    return a.item()
else:
    return ', '.join(a) # a.tolist()

将pandas系列输出转换为字符串

2 个答案: