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在 Pandas 数据框中检查一列并返回另一列

[英]Checking one column and returning another column, in a Pandas Dataframe

我有一个这样的数据框:

   Title                Participants
0  ShowA            B. Smith,C. Ball
1  ShowB                   T. Smooth
2  ShowC  K. Dulls,L. Allen,B. Smith

我在,在参与者列中拆分并为每个单元格创建一个列表。 接下来,我检查每个列表中的特定参与者。 在这个例子中,我正在检查B. SmithK. Dulls

for item in df['Participants']:
    listX = item.split(',')
    if 'B. Smith' in listX or 'K. Dulls' in listX:
        print(listX)

这将返回:

['B. Smith', 'C. Ball']
['K. Dulls', 'L. Allen', 'B. Smith']

1)我猜在我的if语句中有一种更简洁的方法来检查多个参与者。 我喜欢任何建议。

2)这是我一直在转圈的地方,我如何返回与我返回的列表相关的Title

在这个例子中,我想返回:

ShowA
ShowC

设置代码:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data={'Title': ['ShowA', 'ShowB', 'ShowC'],
                        'Participants': ['B. Smith,C. Ball', 'T. Smooth', 'K. Dulls,L. Allen,B. Smith']})

target_participants = ['B. Smith', 'K. Dulls']

get_dummies

您可以使用pandas.Series.str.get_dummies并创建一个数据pandas.Series.str.get_dummies ,其中列是名称所在位置的布尔表达式。

dummies = df.Participants.str.get_dummies(',').astype(bool)
dummies

   B. Smith  C. Ball  K. Dulls  L. Allen  T. Smooth
0      True     True     False     False      False
1     False    False     False     False       True
2      True    False      True      True      False

然后我们可以找到你的结果

df.loc[dummies['B. Smith'] | dummies['K. Dulls'], 'Title']

0    ShowA
2    ShowC
Name: Title, dtype: object

contains

否则,您可以使用pandas.Series.str.contains 首先,我们需要在列表中指定您要查找的人员,然后构造一个字符串以用作正则表达式。

people_to_look_for = ['B. Smith', 'K. Dulls']
pattern = '|'.join(people_to_look_for)
mask = df.Participants.str.contains(pattern)
df.loc[mask, 'Title']

0    ShowA
2    ShowC
Name: Title, dtype: object

我不确定这样做的性能会有多好,但我认为如果您将'Participants'列的元素保留为列表,那么投资是值得的。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data={'Title': ['ShowA', 'ShowB', 'ShowC'],
                        'Participants': ['B. Smith,C. Ball', 'T. Smooth', 'K. Dulls,L. Allen,B. Smith']})

target_participants = {'B. Smith', 'K. Dulls'}

df['Participants'] = df['Participants'].str.split(',')

print(df, end='\n\n')

contains_parts = ~df['Participants'].map(target_participants.isdisjoint)

print(contains_parts)

输出:

   Title                    Participants
0  ShowA             [B. Smith, C. Ball]
1  ShowB                     [T. Smooth]
2  ShowC  [K. Dulls, L. Allen, B. Smith]

0     True
1    False
2     True
Name: Participants, dtype: bool

暂无
暂无

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