Блог

У меня есть csv-файл с некоторыми пользовательскими данными, который по той или иной причине разделил имя электронной почты и домен электронной почты на два отдельных столбца. У некоторых пользователей также есть несколько электронных писем. Я хотел бы объединить их в одно электронное письмо или один список, если позволяет случай.

пример:

 emailname                          | emaildomain
john.smith; smithj                 | gmail.com, biz.net
sample.name                        | aol.com
 

Я хотел бы изменить это на:

 email
[john.smith@gmail.com, smithj@biz.net]
[sample.name@aol.com] 
 

оттуда он будет отправлен в словарь, где мне придется перебирать каждое значение в ячейке и делать запись из них, что я примерно представляю, как сделать, просто используя базовый python или следуя аналогичной логике.

Я смог разделить каждое поле на список, используя df['email name'] = df['email name'].str.split(';') который, я получил список для каждого значения в поле. Тем не менее, я застрял в том, как я бы объединил их в одно поле.

В чистом python я бы сделал что-то вроде:

 emaillist = []
for i in emailname: #where the assumption is there is a 1:1 relationship between each name and domain
    e = '@'.join(emailname[i],emaildomain[i])
    emaillist.append(e)
 

но в pandas я не уверен, как получить индекс списка внутри ячейки фрейма данных. В идеале я также хотел бы пропустить любые пустые строки, но если просто создать «пустой» список типа: [@] тогда все в порядке, я могу исправить это позже.

Используйте понимание вложенных списков с * помощью для распаковки списков:

 L = [['@'.join(z) for z in zip(*[y.split(',') for y in x])] 
                  for x in zip(df['emailname'],df['emaildomain'])]
print (L)
[['john.smith@gmail.com', 'smithj@biz.net'], ['sample.name@aol.com']]
 

Ну, вы можете попробовать это. Это создаст новый столбец электронной почты с желаемым результатом

 final_email = []
for i,k in enumerate(zip(list(df['Emailname'].values), list(df['Emaildomain'].values))):
  name,domain = k
  a = []
  for ij, val in enumerate(name.split(';')):
    val = val '@' str(domain.split(',')[ij]).strip()
    a.append(val)
  final_email.append(a)
df['Email'] = final_email
df