获取pandas dataframe中特定行和列的值
获取pandas dataframe中特定行和列的值
提问于 2018-07-18 03:04:02
itemsets = [["26"], ["51", "28", "27"], ["50"], ["8"], ["81", "15"], ["10"], ["81"]]
support = [0.06421, 0.00123, 0.04112, 0.0112, 0.12097, 0.08123, 0.0021334]
df = pd.DataFrame()
df["itemsets"]= itemsets
df["support"] = support
print(df)
itemsets support
0 [26] 0.064210
1 [51, 28, 27] 0.001230
2 [50] 0.041120
3 [8] 0.011200
4 [81, 15] 0.120970
5 [10] 0.081230
6 [81] 0.002133例如，我尝试过：
df.support.where(itemsets == ["26"])我需要有0.064210作为结果，我将有一个给定的项目集的支持。
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2018-07-18 03:15:41
使用tuple而不是list%s来执行比较。
然后，使用loc并指定所需的列，如下所示
df['itemsets'] = df.itemsets.transform(tuple)
df.loc[df.itemsets == ('26',), 'support']
0 0.06421
Name: support, dtype: float64请注意，您不必实际更改列，例如
var = df.itemsets.transform(tuple)
val_to_compare = ['26']
df.loc[var == tuple(val_to_compare), 'support']对于任何顺序
var = df.itemsets.transform(lambda x: tuple(sorted(x)))
val = ['26']
df.loc[var == tuple(sorted(val)), 'support']页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/51388592
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