根据逗号分隔的列和其他两列返回值
根据逗号分隔的列和其他两列返回值
提问于 2018-11-13 07:22:15
我有一个表格：
我想添加一个列(Evaluation)，它返回cars列中的一个元素(用逗号分隔)。返回的元素将基于法拉利和丰田的列。“评估”列返回个人没有的元素。以第一排为例，约翰有一辆法拉利，没有丰田。由于John没有丰田，因此评估列返回丰田。
我更喜欢使用cars列做出决定，用逗号分隔文本，并根据法拉利和丰田下的值查找文本
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2018-11-15 14:21:11
您可以使用：
df = pd.DataFrame({'Names':['John'] * 2 + ['Peter'] * 2 + ['Sam'] * 2,
'Cars':['Ferrari, Toyota','Ferrari','Ferrari, Toyota','Ferrari',
'Ferrari, Toyota','Ferrari, Toyota'],
'Ferrari': [1,1,0,0,1,1],
'Toyota': [0,1,1,0,1,0]})
df['Evaluation1'] = df.iloc[:, 2:].ne(1).dot(df.columns[2:] + ', ').str.rstrip(', ')
print (df)
Names Cars Ferrari Toyota Evaluation1
0 John Ferrari, Toyota 1 0 Toyota
1 John Ferrari 1 1
2 Peter Ferrari, Toyota 0 1 Ferrari
3 Peter Ferrari 0 0 Ferrari, Toyota
4 Sam Ferrari, Toyota 1 1
5 Sam Ferrari, Toyota 1 0 Toyota详细信息
首先通过iloc搜索不包含前2的所有列，并创建布尔掩码-通过ne (!=)进行比较：
print (df.iloc[:, 2:].ne(1))
Ferrari Toyota
0 False True
1 False False
2 True False
3 True True
4 False False
5 False True然后使用带有分隔符的列名的dot进行矩阵乘法：
print (df.iloc[:, 2:].ne(1).dot(df.columns[2:] + ', '))
0 Toyota,
1
2 Ferrari,
3 Ferrari, Toyota,
4
5 Toyota,
dtype: object并通过rstrip删除最后一个分隔符
print (df.iloc[:, 2:].ne(1).dot(df.columns[2:] + ', ').str.rstrip(', '))
0 Toyota
1
2 Ferrari
3 Ferrari, Toyota
4
5 Toyota
dtype: object如果不能按位置选择，则可以在不使用0,1的情况下更改列的位置。使用drop删除不必要的列：
df1 = df.drop(['Names','Ferrari'], axis=1).ne(1)
df['Evaluation2'] = df1.dot(df1.columns + ', ').str.rstrip(', ')Stack Overflow用户
发布于 2018-11-13 07:40:08
df = pd.DataFrame({'a': [0,0,1,1], 'b': [0,1,0,1]})创建以下DataFrame：
a b
0 0 0
1 0 1
2 1 0
3 1 1您可以使用以下命令添加列名列表等于零的新列：
df['evaluated'] = df.apply(lambda x: ','.join(df.columns[x == 0]), axis=1)输出：
a b evaluated
0 0 0 a,b
1 0 1 a
2 1 0 b
3 1 1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/53271542
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