Pandas将3列列表合并为一列
Pandas将3列列表合并为一列
提问于 2021-01-13 21:53:25
我有3列关键字已经通过不同的算法派生出来。
数据是这样的
产品desc keywords1 keywords2 keywords3
productX，“诸如此类”，物联网，互联网，云，云，互联网，能源管理，物联网，云，互联网
如何将3关键字列合并到一个单独的关键字列中，并删除任何重复的关键字，例如，关键字"cloud“应该只存储一次？
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2021-01-13 22:09:54
使用set()
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'c1':[['a', 'c']], 'c2':[['a', 'd']]})
df['c3'] = (df['c1'] + df['c2']).apply(set).apply(list)
df c1 c2 c3
0 [a, c] [a, d] [d, a, c]Stack Overflow用户
发布于 2021-01-13 22:16:38
您可以将一个函数应用于数据框架，该数据框架可以设置三列之间的相交。
df['updatedKeywords'] = df.apply(lambda row: set(row['keyword1']) & set(row['keyword2'] & set(row['keyword3']), axis=1)如果您有很多列要相交，您可以扩展它：
columnsToIntersect = ['keyword' + str(i) for i in range(numberOfKeywordColumns)]
df['updatedKeywords'] = df.apply(lambda row: set.intersection(*[set(row[x]) for x in columnsToIntersect], axis=1)最后，您也可以使用pandas.DataFrame.aggregate，尽管它对于这类任务来说可能有些过分。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/65710332
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