Question

所以我需要拆分一个数据框架列，并使用lambda函数将第一项放入一个新列中。我不知道该怎么做。

df['Reason'] = df['title'].apply(lambda x: x.split(':'))

我现在正在得到这个：

df['Reason'].head()

0     [EMS,  BACK PAINS/INJURY]
1    [EMS,  DIABETIC EMERGENCY]
2        [Fire,  GAS-ODOR/LEAK]
3     [EMS,  CARDIAC EMERGENCY]
4             [EMS,  DIZZINESS]

我想要：

df['Reason'].head()

0     [EMS]
1     [EMS]
2     [Fire]
3     [EMS]
4     [EMS]

Answer 1

我在此处将str.findall与regex一起使用

df.text.str.findall(r"^\w+").str[0]
0     abc
1     foo
2    test
3     NaN
Name: text, dtype: object

Answer 2

df = pd.DataFrame({'text': ['abc xyz', 'foo bar', 'test', np.nan]})
df

      text
0  abc xyz
1  foo bar
2     test
3      NaN

使用任何str方法。例如，str.split：

df['text'].str.split(n=1).str[0]

0     abc
1     foo
2    test
3     NaN
Name: text, dtype: object

或str.partition：

df['text'].str.partition(' ')[0]

0     abc
1     foo
2    test
3     NaN
Name: text, dtype: object

以上方法使使用NaN变得容易。 apply在这里将失败：

df['text'].apply(lambda x: x.split(':')[0])
# ---------------------------------------------------------------------------
# AttributeError                            Traceback (most recent call last)
# AttributeError: 'float' object has no attribute 'split'

isinstance检查是解决此问题的方法，

df['text'].apply(lambda x: x.split(None, 1)[0] if isinstance(x, str) else np.nan)

0     abc
1     foo
2    test
3     NaN
Name: text, dtype: object

Answer 3

如果您的一栏中有lists，请直接进行

df['Readon'].str[0]

或

df['Readon'].str.get(0)

输出

0     [EMS]
1     [EMS]
2     [Fire]
3     [EMS]
4     [EMS]

Answer 4

获取split()返回的列表的第一项：

df['Reason'] = df['title'].apply(lambda x: x.split(':')[0])

要获得额外的信用，请告诉split()仅拆分一次，这样它就不会再拆分更多的项目而只是扔掉它们。

df['Reason'] = df['title'].apply(lambda x: x.split(':', 1)[0])

或改用partition()：

df['Reason'] = df['title'].apply(lambda x: x.partition(':')[0])

如何在python中的lambda中返回拆分的第一项？

4 个答案: