Question

如何计算数据框中的总元素，包括子集，并将结果放入新列？

import pandas as pd
x = pd.Series([[1, (2,5,6)], [2, (3,4)], [3, 4], [(5,6), (7,8,9)]], \
              index=range(1, len(x)+1))
df = pd.DataFrame({'A': x})

我尝试使用以下代码，但每行中都有2个：

df['Length'] = df['A'].apply(len)

print(df)

                         A  Length
    1       [1, (2, 5, 6)]       2
    2          [2, (3, 4)]       2
    3               [3, 4]       2
    4  [(5, 6), (7, 8, 9)]       2

但是，我想得到的是：

                         A  Length
    1       [1, (2, 5, 6)]       4
    2          [2, (3, 4)]       3
    3               [3, 4]       2
    4  [(5, 6), (7, 8, 9)]       5

感谢

Answer 1

假设：

import pandas as pd
x = pd.Series([[1, (2,5,6)], [2, (3,4)], [3, 4], [(5,6), (7,8,9)]])
df = pd.DataFrame({'A': x})

您可以编写一个递归生成器，为每个不可迭代的嵌套元素生成1。这些方面的东西：

import collections 

def glen(LoS):
    def iselement(e):
        return not(isinstance(e, collections.Iterable) and not isinstance(e, str))
    for el in LoS:
        if iselement(el):
            yield 1
        else:
            for sub in glen(el): yield sub    

df['Length'] = df['A'].apply(lambda e: sum(glen(e)))

产量：

>>> df
                     A  Length
0       [1, (2, 5, 6)]       4
1          [2, (3, 4)]       3
2               [3, 4]       2
3  [(5, 6), (7, 8, 9)]       5

这将适用于Python 2或3.使用Python 3.3或更高版本，您可以使用yield from替换循环：

def glen(LoS):
    def iselement(e):
        return not(isinstance(e, collections.Iterable) and not isinstance(e, str))
    for el in LoS:
        if iselement(el):
            yield 1
        else:
            yield from glen(el)

Answer 2

使用itertools

df['Length'] = df['A'].apply(lambda x: len(list(itertools.chain(*x))))

Answer 3

您可以尝试使用此功能，它是递归的，但它可以工作：

def recursive_len(item):
    try:
       iter(item)
       return sum(recursive_len(subitem) for subitem in item)
    except TypeError:
       return 1

然后以这种方式调用apply函数：

df['Length'] = df['A'].apply(recursive_len)

pandas数据帧中元素和子集的总长度

3 个答案: