Python：在數據幀中，創建一個新列，並使用從另一列的值中切出的字符串

Question

我有一個很簡單的問題，我無法解決。

我創建一個數據框，我想生成一個新列，其中一個列的切片字符串與另一列的切片值生成。

例如：從此：

dftest = pd.DataFrame({'string' : ['EXAMPLE']*5, 'position' : [1, 2, 3, 4, 5]})

   position   string
0         1  EXAMPLE
1         2  EXAMPLE
2         3  EXAMPLE
3         4  EXAMPLE
4         5  EXAMPLE
5         1  OTHER
6         2  OTHER
7         3  OTHER

我要這個：

   position   string    new
0         1  EXAMPLE  E
1         2  EXAMPLE  EX
2         3  EXAMPLE  EXA
3         4  EXAMPLE  EXAM
4         5  EXAMPLE  EXAMP
5         1  OTHER    O
6         2  OTHER    OT
7         3  OTHER    OTH

我試過了：

dftest['new'] = dftest.string.str[:dftest.position]
dftest['new'] = dftest.string.str[:dftest['position']]
dftest['new'] = dftest.string[:dftest.position]

以及不同的行迭代方法，但每次我最終得到Nan值時。

任何幫助將不勝感激

Answer 1

您可以執行以下操作

dftest['new'] = [dftest.iloc[i]['string'][0:dftest.iloc[i]['position']] for i in range(0,len(dftest))]

這將檢查位置。

Answer 2

一種方法是使用列表推導枚舉字符串。

dftest['new'] = [s[:n] for s, n in zip(dftest.string, dftest.position)]

>>> dftest
   position   string    new
0         1  EXAMPLE      E
1         2  EXAMPLE     EX
2         3  EXAMPLE    EXA
3         4  EXAMPLE   EXAM
4         5  EXAMPLE  EXAMP
5         1    OTHER      O
6         2    OTHER     OT
7         3    OTHER    OTH

Answer 3

您可以使用iterrows方法：

for i, row in df.iterrows():
    df.loc[i, 'new'] = row['string'][:row['position']]

例：

In [60]: dftest
Out[60]:
   position   string
0         1  EXAMPLE
1         2  EXAMPLE
2         3  EXAMPLE
3         4  EXAMPLE
4         5  EXAMPLE
5         1    OTHER
6         2    OTHER
7         3    OTHER

for i, row in dftest.iterrows():
    dftest.loc[i, 'new'] = row['string'][:row['position']]


In [62]: dftest
Out[62]:
   position   string    new
0         1  EXAMPLE      E
1         2  EXAMPLE     EX
2         3  EXAMPLE    EXA
3         4  EXAMPLE   EXAM
4         5  EXAMPLE  EXAMP
5         1    OTHER      O
6         2    OTHER     OT
7         3    OTHER    OTH

編輯

或者你可以使用apply這樣更方便：

dftest.apply(lambda x: x['string'][:x['position']], axis=1)