如何处理Pandas Dataframe中保存为string的“年龄桶”？
如何处理Pandas Dataframe中保存为string的“年龄桶”？
提问于 2019-10-04 08:46:34
我从关于乐高的.csv kaggle下载了一个数据集。有这样一个“时代”专栏：
df['Ages'].unique()
array(['6-12', '12+', '7-12', '10+', '5-12', '8-12', '4-7', '4-99', '4+',
'9-12', '16+', '14+', '9-14', '7-14', '8-14', '6+', '2-5', '1½-3',
'1½-5', '9+', '5-8', '10-21', '8+', '6-14', '5+', '10-16', '10-14',
'11-16', '12-16', '9-16', '7+'], dtype=object)这些类别是推荐的使用和玩乐高游戏的ages。我打算用这些垃圾箱做一些统计分析。例如，我想检查这些建议年龄的平均值。但是，由于它们的类型都是字符串
type(lego_dataset.loc[0]['Ages'])
str我不知道如何处理这些数据。
我已经检查过How to categorize a range of values in Pandas DataFrame了，但想象一下有100个独特的垃圾箱。每个类别都有100个标签，这是不合理的。应该有更好的办法。
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2019-10-04 09:05:28
不完全确定您正在寻找什么输出。看看下面的代码和输出是否对您有帮助。
df['Lage'] = df['Ages'].str.split('[-+]').str[0]
df['Uage'] = df['Ages'].str.split('[-+]').str[-1]或
df['Lage'] = df['Ages'].str.extract('(\d+)', expand=True) #you don't get the fractions for row 17 & 18
df['Uage'] = df['Ages'].str.split('[-+]').str[-1]输入
Ages
0 6-12
1 12+
2 7-12
3 10+
4 5-12
5 8-12
6 4-7
7 4-99
8 4+
9 9-12
10 16+
11 14+
12 9-14
13 7-14
14 8-14
15 6+
16 2-5
17 1½-3
18 1½-5
19 9+
20 5-8
21 10-21
22 8+
23 6-14
24 5+
25 10-16
26 10-14
27 11-16
28 12-16
29 9-16
30 7+Output1
Ages Lage Uage
0 6-12 6 12
1 12+ 12
2 7-12 7 12
3 10+ 10
4 5-12 5 12
5 8-12 8 12
6 4-7 4 7
7 4-99 4 99
8 4+ 4
9 9-12 9 12
10 16+ 16
11 14+ 14
12 9-14 9 14
13 7-14 7 14
14 8-14 8 14
15 6+ 6
16 2-5 2 5
17 1½-3 1½ 3
18 1½-5 1½ 5
19 9+ 9
20 5-8 5 8
21 10-21 10 21
22 8+ 8
23 6-14 6 14
24 5+ 5
25 10-16 10 16
26 10-14 10 14
27 11-16 11 16
28 12-16 12 16
29 9-16 9 16
30 7+ 7 Output2
Ages Lage Uage
0 6-12 6 12
1 12+ 12
2 7-12 7 12
3 10+ 10
4 5-12 5 12
5 8-12 8 12
6 4-7 4 7
7 4-99 4 99
8 4+ 4
9 9-12 9 12
10 16+ 16
11 14+ 14
12 9-14 9 14
13 7-14 7 14
14 8-14 8 14
15 6+ 6
16 2-5 2 5
17 1½-3 1 3
18 1½-5 1 5
19 9+ 9
20 5-8 5 8
21 10-21 10 21
22 8+ 8
23 6-14 6 14
24 5+ 5
25 10-16 10 16
26 10-14 10 14
27 11-16 11 16
28 12-16 12 16
29 9-16 9 16
30 7+ 7 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/58232890
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