我正在将数据从sql数据库拉入pandas数据框。数据帧是一个单列,其中包含存储在字符串中的各种数量的键值对。我想制作一个新的数据框,其中包含两列,一列保存键,另一列保存值。
数据框如下:
In[1]:
print(df.tail())
Out[1]:
WK_VAL_PAIRS
166 {('sloth', 0.073), ('animal', 0.034), ('gift', 0.7843)}
167 {('dabbing', 0.0863), ('gift', 0.7843)}
168 {('grandpa', 0.0156), ('funny', 1.3714), ('grandfather', 0.0015)}
169 {('nerd', 0.0216)}
170 {('funny', 1.3714), ('pineapple', 0.0107)}
理想情况下,新的数据框如下所示:
0 | sloth | 0.073
1 | animal | 0.034
2 | gift | 0.07843
3 | dabbing | 0.0863
4 | gift | 0.7843
...
etc.
我成功地将键值对从单行中分离到一个数据帧中,如下所示。从这里开始,将两对分成自己的列将很简单。
In[2]:
def prep_text(row):
string = row.replace('{', '')
string = string.replace('}', '')
string = string.replace('\',', '\':')
string = string.replace(' ', '')
string = string.replace(')', '')
string = string.replace('(', '')
string = string.replace('\'', '')
return string
df['pairs'] = df['WK_VAL_PAIRS'].apply(prep_text)
dd = df['pairs'].iloc[166]
af = pd.DataFrame([dd.split(',') for x in dd.split('\n')])
af.transpose()
Out[2]:
0 sloth:0.073
1 animal:0.034
2 gift:0.7843
3 spirit:0.0065
4 fans:0.0093
5 funny:1.3714
但是,我没有将这种转换应用于整个数据框的飞跃。有没有一种方法可以使用.apply()
样式函数而不是for each
循环来做到这一点。处理此问题的最有效方法是什么?
任何帮助将不胜感激。
在下面克里斯的强烈提示下,我能够找到满足自己需求的适当解决方案:
def prep_text(row):
string = row.replace('\'', '')
string = '"'+ string + '"'
return string
kvp_df = pd.DataFrame(
re.findall(
'(\w+), (\d.\d+)',
df['WK_VAL_PAIRS'].apply(prep_text).sum()
)
)
答案 0 :(得分:2)
尝试re.findall
和pandas.DataFrame
:
import pandas as pd
import re
s = pd.Series(["{(stepper, 0.0001), (bob, 0.0017), (habitual, 0.0), (line, 0.0097)}",
"{(pete, 0.01), (joe, 0.0019), (sleep, 0.0), (cline, 0.0099)}"])
pd.DataFrame(re.findall('(\w+), (\d.\d+)', s.sum()))
输出:
0 1
0 stepper 0.0001
1 bob 0.0017
2 habitual 0.0
3 line 0.0097
4 pete 0.01
5 joe 0.0019
6 sleep 0.0
7 cline 0.0099