我有一个数据框A,其中有一列称为text的列,它们是长字符串。我想保留字符串列表“ author_id”中具有任何字符串的“ A”行。
A data frame:
Dialogue Index author_id text
10190 0 573660 How is that even possible?
10190 1 23442 @573660 I do apologize.
10190 2 573661 @AAA do you still have the program for free checked bags?
author_id list:
[573660, 573678, 5736987]
因此,由于573660在author_id列表中并且在A的文本列中,所以我的预期结果是仅保留数据框A的第二行:
Dialogue Index author_id text
10190 1 23442 @573660 I do apologize.
我能想到的最简单的解决方法是:
new_A=pd.DataFrame()
for id in author_id:
new_A.append(A[A['text'].str.contains(id, na=False)]
但这会花费很长时间。
所以我想出了这个解决方案:
[id in text for id in author_id for text in df['text'] ]
但这不适用于子集数据帧,因为对于每个作者ID,我都为df ['text']中的所有字符串获取了真假值。
因此,我在数据框中创建了一个新列,该列是Dialogue和Index的组合,因此我可以在列表理解中返回该列,但是它给出了一个我不知道如何解释的错误。
A["DialogueIndex"]= df["Dialogue"].map(str) + df["Index"]
newA = [did for did in df["DialogueIndex"] for id in author_id if df['text'].str.contains(id) ]
error: ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
请帮助。
答案 0 :(得分:0)
只需使用str.contains
来查看text
是否包含您指定列表中的任何作者(通过将所有作者与|
一起加入)
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'Dialogue': [10190, 10190, 10190],
'Index': [0,1,2],
'author_id': [573660,23442,573661],
'text': ['How is that even possible?',
'@573660 I do apologize.',
'@AAA do you still have the program for free checked bags?']
})
author_id_list = [573660, 573678, 5736987]
df.text.str.contains('|'.join(list(map(str, author_id_list))))
#0 False
#1 True
#2 False
#Name: text, dtype: bool
然后,您可以掩盖原始的DataFrame
:
df[df.text.str.contains('|'.join(list(map(str, author_id_list))))]
# Dialogue Index author_id text
#1 10190 1 23442 @573660 I do apologize.
如果您的author_id_list
已经是字符串,那么您可以摆脱list(map(...))
并加入原始列表。
答案 1 :(得分:0)
您可以使用apply然后检查author_id_list
中的每个项目是否在文本中
df[df.text.apply(lambda x: any(str(e) in x for e in author_id_list))]
Dialogue Index author_id text
1 10190 1 23442 @573660 I do apologize.
也许有一种更快的方法,但是我相信这会为您找到想要的答案