Question

我在pandas数据框中具有类似于以下数据：

Address1 listboro:"Manhattan" listprice:1000000 listzip:"10001"
Address2 listprice:950000     listzip:"11205"   listboro:"Brooklyn"

我想创建一个新的数据框，如下所示：

Address   listboro   listprice listzip
Address1  Manhattan  1000000   10001
Address2  Brooklyn   950000    11205

原始数据框存在两个问题：

数据位置不一致（不同列中的不同项目）
不必要的字符串位于每个数据点之前

我想使用描述为here的startswith方法和描述为here的extraction方法，但是数据在不一致的列中的事实使我无法接受。

Answer 1

我不知道如何简单地重建新的DataFrame而不对熊猫DataFrame的每一行中的值进行排序。方法：对numpy中的每一行进行排序，将它们构建到新的DataFrame中，并使用Series.str.extract提取数据字段：

# Example DataFrame
          0                     1                  2                    3
0  Address1  listboro:"Manhattan"  listprice:1000000      listzip:"10001"
1  Address2      listprice:950000    listzip:"11205"  listboro:"Brooklyn"

# Copy values to numpy array, sort each row, and re-build the DataFrame
a = df.values
a.sort(axis=1)
df = pd.DataFrame(a)
df
          0                     1                  2                3
0  Address1  listboro:"Manhattan"  listprice:1000000  listzip:"10001"
1  Address2   listboro:"Brooklyn"   listprice:950000  listzip:"11205"

# Assign names to columns
df.columns = ['Address', 'listboro', 'listprice', 'listzip']

# Extract data fields
df['listboro'] = df['listboro'].str.extract('\"(.*)\"')
df['listprice'] = df['listprice'].str.extract('\:(.*)').astype(int)
# Do not convert extracted ZIP codes from str to int, because 
# some ZIP codes start with 0
df['listzip'] = df['listzip'].str.extract('\"(.*)\"')

df
    Address   listboro          listprice listzip
0  Address1  Manhattan  listprice:1000000   10001
1  Address2   Brooklyn   listprice:950000   11205

清理DataFrame中的数据

1 个答案: