#python #pandas
Вопрос:
У меня есть столбец, в котором я хочу разделить значение столбца с помощью функции разделения. Имея имя столбца в качестве первого символа и значение столбца в качестве 2-го символа, разделенного на:
Входные данные
Column1 Column2
Item1 Material, Teflon ; MODEL: 28' Inches ; MAKE : SAMSUNG ; SUPPLIER/PO DETAILS: AW Tech ; POWER INPUT :65W @240 VOLTS ; NO OF INPUTS : 4 ; METHOD : AIR COOLED ; TYPE : LED
Item1 Material, PLASTIC ; MODEL: 55' Inches ; MAKE : SONY ; SUPPLIER/PO DETAILS: DK MART ; POWER INPUT :55W @240 VOLTS ; NO OF INPUTS : 5 ; METHOD : NEO AIR COOLED ; TYPE : SMART LED
Item1 Material, Teflon ; MODEL: 42' Inches ; MAKE : LG ; SUPPLIER/PO DETAILS: AW Tech ; POWER INPUT :65W @240 VOLTS ; NO OF INPUTS : 4 ; METHOD : AIR COOLED ; TYPE : LED
Item1 MATERIAL, PLASTIC ; MAKE : VIDEOCON ; POWER INPUT : 22V /240 VOLT ; COMPLETED UNIT ; SPARES
Item1 MATERIAL ; MAKE : SONY ; SUPPLIER/PO DETAILS: AW Tech; ; COMPLETED UNIT ; UNIT PARTS
Ожидаемый результат
Item MODEL Make Supplier/PO Details Power Input No Of Inputs Method Type Completed Units
Material, Teflon 28' Inches SAMSUNG AW Tech 65W @240 VOLTS 4 Air Cooled LED
Material, PLASTIC 55' Inches SONY DK Material 55W @240 VOLTS 5 NEO AIR COOLED Smart LED
Material, Teflon 42' Inches LG AW Tech 65W @240 VOLTS 4 Air Cooled LED
MATERIAL, PLASTIC VIDEOCON 22V /240 VOLTS SPARES
Material SONY AW Tech UNIT PARTS
Код, который я пытался :
df = pd.read_csv("C:UsersInputTest.csv")
for row in df.Column2:
cols = row.split(';')
Как я могу создать другой столбец, используя значения Column2, и присвоить соответствующие значения соответствующим именам столбцов?
Комментарии:
1. Мы можем закодировать это, но похоже, что вы пытаетесь декодировать json, за исключением того, что вы выбросили кавычки (
'MAKE' : 'SAMSUNG'), что усложняет задачу. Не могли бы вы, пожалуйста, восстановить ввод с оставленными кавычками?2. @smci — Ввод такой же, как и в вопросе. Я хочу просмотреть столбец 2, создать столбец с ключами и присвоить ему значения. После создания столбца необходимо присвоить значения остальным строкам. Как указано в Ожидаемом выходе.
3. @Джеймс — Есть ли что-то неправильное в опечатках , когда вы редактируете вопрос
4. Да, я исправил ваш вопрос, и по какой-то причине вы решили его откатить. Можете ли вы объяснить, почему? Было ли что-то не так в моей правке?
Ответ №1:
Сначала разделите точки с запятой между 8 полями с необязательными конечными пробелами.
df['Column2'].str.split(r';[ ]*')
Это даст вам список из 8 строковых элементов:
['Material, Teflon ', "MODEL: 28' Inches ", 'MAKE : SAMSUNG ', 'SUPPLIER/PO DETAILS: AW Tech ', 'POWER INPUT :65W @240 VOLTS ', 'NO OF INPUTS : 4 ', 'METHOD : AIR COOLED ', 'TYPE : LED']
['Material, PLASTIC ', "MODEL: 55' Inches ", 'MAKE : SONY ', 'SUPPLIER/PO DETAILS: DK MART ', 'POWER INPUT :55W @240 VOLTS ', 'NO OF INPUTS : 5 ', 'METHOD : NEO AIR COOLED ', 'TYPE : SMART LED']
['Material, Teflon ', "MODEL: 42' Inches ", 'MAKE : LG ', 'SUPPLIER/PO DETAILS: AW Tech ', 'POWER INPUT :65W @240 VOLTS ', 'NO OF INPUTS : 4 ', 'METHOD : AIR COOLED ', 'TYPE : LED']
['MATERIAL, PLASTIC ', 'MAKE : VIDEOCON ', 'POWER INPUT : 22V /240 VOLT ', 'COMPLETED UNIT ', 'SPARES']
['MATERIAL ', 'MAKE : SONY ', 'SUPPLIER/PO DETAILS: AW Tech', '', 'COMPLETED UNIT ', 'UNIT PARTS']
Во-вторых, каждое из этих полей имеет необязательное имя поля и завершающее двоеточие, например » MAKE:». Вы можете просто щелкнуть по необязательному двоеточию и взять элемент [-1], т. е. Выбросить любое имя поля:
def strip_optional_fields(f):
result_list = []
for ff in f:
if ff.find(':') >= 0:
result_list.append(ff.rsplit(':')[-1])
else:
result_list.append(ff) # empty-string
return pd.Series(result_list)
Вы можете просмотреть этот вывод с помощью:
df['Column2'].str.split(r';[ ]*').apply(strip_optional_fields)
…или объедините их в новые столбцы справа с помощью:
pd.concat([df, df['Column2'].str.split(r';[ ]*').apply(strip_optional_fields)], axis=1)
затем переименуйте их, изменив df.columns
Комментарии:
1. Спасибо за ответ. Как я могу разделить значения из ключей на : и присвоить значения столбцам с помощью ключей.
2. Выдает ошибку «Ошибка типа: объект ‘float’ не повторяется» в строке «для ff в f:» , Пожалуйста, предложите, как это можно решить
3. @Manz: для меня это прекрасно работает, я много раз это тестировал. В моем коде нигде нет поплавков. Таким образом, ваша ошибка «объект’float’ не может быть повторен» в строке
for ff in f:означает, что вы, должно быть, объявили какую-то случайную переменную с плавающей точкой, которая называетсяf. Повторите код в чистой оболочке, и все будет в порядке.
Ответ №2:
Попробуй:
Идея состоит в том, чтобы преобразовать данные внутри «Столбца 2» в словарь
from ast import literal_eval
out=df['Column2'].str.title().str.split(' ; ',1,expand=True)
newout=('{"' out[1].replace({':':'":"',' ; ':'","'},regex=True) '"}')
newout=newout.str.rsplit(',',1,expand=True)
m=~(newout[1].str.contains(':').fillna(True))
newout.loc[m,0]=newout.loc[m,0] ':' newout.loc[m,1]
newout.loc[~m,0]=newout.loc[~m,0] ',' newout.loc[~m,1]
newout=pd.DataFrame(newout[0].dropna().astype(str).map(literal_eval).tolist())
newout.insert(0,'Item',out[0])
newout.columns=newout.columns.str.strip()
Теперь, если вы напечатаете, newout вы получите нужный кадр данных
Комментарии:
1. Спасибо за ответ, но во время выполнения я получаю ошибку TypeError: неверный тип операнда для унарного ~: ‘float’ в строке «m=~newout[1].str.содержит(‘:’)» , Похоже , это связано со значением NaN, пожалуйста, предложите, как ее решить.
2. @Manz обновил ответ…теперь попробуйте… Если это не сработает, дайте мне знать 🙂
3. Спасибо за помощь. Но при использовании m=~(newout[1].str.содержит(‘:’).fillna(Ложь)) появляется ошибка «Ошибка значения: неправильный узел или строка: nan» в строке «newout=pd.Фрейм данных(newout[0].карта(literal_eval). tolist())». используя dropna (), затем получает ошибку «Синтаксическая ошибка: неожиданный результат при анализе» в той же строке «newout=pd.Фрейм данных(newout[0].карта(literal_eval). толист())»
4. Спасибо, Анураг, Все еще получаю ошибку «Синтаксическая ошибка: неожиданный результат при анализе» При выполнении строки «newout=pd.DataFrame(newout[0].dropna().map(literal_eval). tolist())» , Любое предположение, в котором я ошибаюсь.
5. @Manz какова была полная обратная связь?… потому что он работал для данного образца фрейма данных
Ответ №3:
Вы можете использовать разделение и использовать expand=True , если хотите создать дополнительные столбцы для разделенных значений,
df_expanded = df['Column2'].str.split(r';[ ]*', expand=True)
Затем вы можете индивидуально обработать эти столбцы, чтобы удалить любой префикс / суффикс, который вы хотите удалить.