Question

我有以下一列的python数据框 - ＆gt; CI_80。我想从“CI_80”列创建“CI80_lb”和“CI80_ub”。

CI_80                                       CI80_lb CI80_ub
(12.963511423826183, 15.49103403071927)     13      15
(12.287835227023837, 14.312164772976164)    12      14
(-6.4272594546429325, 27.427259454642932)   n/a     27
(nan, nan)                                  nan     nan
(-19.369658165550526, 30.77319897730662)    n/a     31

以下是我想要实现的逻辑：

步骤1：将CI_80分成两个额外的列，分隔逗号（，）

一个。下面是我尝试的代码，但它出错了

df_adhoc_3['CI80_lowerbound'], df_adhoc_3['CI80_upperbound'] = zip(*df_adhoc_3['CI_80'].map(lambda x: x.split(',')))

AttributeError：'tuple'对象没有属性'split'

步骤2：对分割

中两个已创建列中的数字进行舍入

步骤3：如果CI80_lb为负，则列值等于n / a

步骤4：如果CI_80等于（nan，nan），则使两个创建的列等于nan

步骤5：删除列中的括号

Answer 1

Split用于获取部分字符串。请注意，在元组中，逗号和括号实际上并不是元组的一部分，它们只是元组在显示时的格式化的一部分。（同样，在列表[1,2,3]中，列表中没有逗号，只显示逗号以分隔实际条目。）当您有一个容器（如列表或元组）时，应使用索引。所以：

def clean(data):
    lb,ub = data
    try:
       lb= int(round(lb))
       ub= int(round(ub))
    except:
       pass
    if lb < 0 :
       lb =np.nan
    return(lb,ub) 
df_adhoc_3['CI80_lowerbound'],df_adhoc_3['CI80_lowerbound']=
df_adhoc_3['CI80'].apply(clean)

注意：

我不知道Python中的n/a。如果您想要字符串＆＃39; n / a＆＃39;，显然您可以将lb=np.nan行替换为lb = 'n/a'。

如果lb和ub都是nan，则try块将失败，它将返回其原始值（nan）。如果只有一个nan，或者有其他类型的错误数据，那么您不想完全清楚自己想要做什么，所以如果您想要其他行为，则必须进行调整。

你没有说，但我认为你想要在四舍五入后将数字转换为整数。

Python Dataframe：基于（，）将列拆分为两列然后重新格式化结果值

1 个答案: