在pandas dataframe中转储字符串列表并保持目标列不变,可以使用apply函数和lambda表达式来实现。
首先,假设我们有一个名为df的dataframe,其中包含一个名为target_column的目标列,该列包含字符串列表。我们想要将这些字符串列表转储为新的列,同时保持目标列不变。
可以使用apply函数和lambda表达式来实现这个过程。首先,创建一个新的列,将目标列中的每个字符串列表转换为字符串,并将其存储在新的列中。然后,使用assign函数将新的列添加到dataframe中。
下面是具体的代码示例:
import pandas as pd
# 创建示例dataframe
df = pd.DataFrame({'target_column': [['string1', 'string2'], ['string3', 'string4'], ['string5', 'string6']]})
# 定义转换函数
def dump_string_list(row):
return ', '.join(row['target_column'])
# 将转换函数应用于目标列,并将结果存储在新的列中
df['new_column'] = df.apply(lambda row: dump_string_list(row), axis=1)
# 打印结果
print(df)
运行以上代码,将得到以下输出:
target_column new_column
0 [string1, string2] string1, string2
1 [string3, string4] string3, string4
2 [string5, string6] string5, string6
在这个例子中,我们使用了一个简单的转换函数dump_string_list,它将目标列中的字符串列表转换为逗号分隔的字符串。然后,我们使用apply函数和lambda表达式将转换函数应用于每一行,并将结果存储在新的列new_column中。
需要注意的是,这个方法只是将字符串列表转换为字符串,并将其存储在新的列中,而不是直接修改目标列。如果需要修改目标列,可以使用assign函数将新的列赋值给目标列。
希望以上内容能够帮助到您!如果您对pandas dataframe或其他云计算相关内容有更多问题,欢迎继续提问。
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