Question

我对python很陌生。我想映射到最新版本。如果Software_Version列中有两个版本，则始终需要选择第二个版本，即最新版本。

Sofware_Component     Software_Version 

Python                     2.7
Python                     2.7,3.6
R                          3.5.0,3.6.0
R                          3.5.0

替换最新版本的代码：

result4.loc[result4['COMPONENT_VERSION'].str.contains(',')] = result4['COMPONENT_VERSION'].str.split(',').str[-1]

ERROR:ValueError: cannot index with vector containing NA / NaN values

代码正常运行

result4['Software_Componenet'] = result4['SOFTWARE_COMPONENT'].map(str)+' '+result4['COMPONENT_VERSION'].map(str)

我期望结果如下

Software_Component
Python 2.7
Python 3.6
R 3.6.0
R 3.5.0

Answer 1

在this thread上扩展，您可以在列表理解范围内从distutils.version.LooseVersion反复调用max：

from distutils.version import LooseVersion

[max(vers.split(','), key=LooseVersion) for vers in df['Software_Version']]
# ['2.7', '3.6', '3.6.0', '3.5.0']

df['Software_Version'] = [
    max(vers.split(','), key=LooseVersion) for vers in df['Software_Version']
]
df

  Sofware_Component Software_Version
0            Python              2.7
1            Python              3.6
2                 R            3.6.0
3                 R            3.5.0

如果您想使用更泛泛的版本（尽管会慢一些），则可以split和apply：

df['Software_Version'].str.split(',').apply(max, key=LooseVersion)

0      2.7
1      3.6
2    3.6.0
3    3.5.0
Name: Software_Version, dtype: object

要将它们连接到一个列中，请使用agg：

df.agg(' '.join, axis=1)

0    Python 2.7
1    Python 3.6
2       R 3.6.0
3       R 3.5.0
dtype: object

在熊猫系列/列中找到最新的版本号

1 个答案: