Question

我的问题

我们将此数组类型数据作为m：

    0   1   2   3
0   746200.0    IP:aWSrjjB  foldcauchy  foldcauchy(c=3.40, loc=853.32, scale=188436.01)
1   1061881.5   IP:joW6uH4  johnsonsu   johnsonsu(a=-0.39, b=0.46, loc=715076.10, scale=70401.41)
2   645000.0    IP:4Q3L2kB  foldcauchy  foldcauchy(c=3.94, loc=835.77, scale=184545.16)
3   284375.0    IP:WLP1cdn  loglaplace  loglaplace(c=1.81, loc=-1001.33, scale=701001.33)
4   666600.0    IP:kQn348T  johnsonsu   johnsonsu(a=-0.39, b=0.46, loc=715076.10, scale=70401.41)
5   754678.5    IP:kQn348T  loglaplace  loglaplace(c=1.93, loc=-1087.33, scale=786087.33)

第二列是每一行的唯一IP。它的类型是str。

最后一列是每一行的一堆分布。它的类型是str。

我想将唯一IP附加到最后一列。

我的尝试

我尝试使用以下代码：

V = []
([V.append(m[3][1]), V.append(m[1][1])])

但是，这导致了错误的输出：

 ['loglaplace(c=1.88, loc=-932.82, scale=674382.82)',
 'IP:slaL5jw']

尽管我可以使用str( ['loglaplace(c=1.88, loc=-932.82, scale=674382.82)', 'IP:slaL5jw'])

所需输出示例：

   0   1   2   3
0   746200.0    IP:aWSrjjB  foldcauchy  foldcauchy(c=3.40, loc=853.32, scale=188436.01, IP:aWSrjjB)
1   1061881.5   IP:joW6uH4  johnsonsu   johnsonsu(a=-0.39, b=0.46, loc=715076.10, scale=70401.41, IP:joW6uH4)

Answer 1

就这么简单：

>>> df[3] = df[3].str[:-1] + ', ' + df['1'] + ')'
>>> df
    0   1   2   3
0   746200.0    IP:aWSrjjB  foldcauchy  foldcauchy(c=3.40, loc=853.32, scale=188436.01, IP:aWSrjjB)
1   1061881.5   IP:joW6uH4  johnsonsu   johnsonsu(a=-0.39, b=0.46, loc=715076.10, scale=70401.41, IP:joW6uH4)
2   645000.0    IP:4Q3L2kB  foldcauchy  foldcauchy(c=3.94, loc=835.77, scale=184545.16, IP:4Q3L2kB)
3   284375.0    IP:WLP1cdn  loglaplace  loglaplace(c=1.81, loc=-1001.33, scale=701001.33, IP:WLP1cdn)
4   666600.0    IP:kQn348T  johnsonsu   johnsonsu(a=-0.39, b=0.46, loc=715076.10, scale=70401.41, IP:kQn348T)
5   754678.5    IP:kQn348T  loglaplace  loglaplace(c=1.93, loc=-1087.33, scale=786087.33, IP:kQn348T)

参考文献：
Pandas make new column from string slice of another column
Combine two columns of text in dataframe in pandas/python

Answer 2

像这样吗？

df[3].combine(df[1], lambda x, y: x.replace(")", ", {})".format(y)))

pandas.Series.combine是一个很好的函数，您可以使用它一次将转换应用于两个列，以产生第三列或替换其中的一个。在这种情况下，它只是将列3中的尾随")"替换为列1中的值。

如何将字符串从pandas DataFrame的一列插入特定索引的另一列？

2 个答案: