在 dataframe 的子集上使用列表理解進行切片

Question

我想運行一個列表理解，以在由其他列中的值定義的子集中的一列中按“-”對名稱進行切片。

所以在這種情況下：

    category   product_type   name 
0   pc         unit           hero-dominator
1   print      unit           md-ffx605
2   pc         option         keyboard1.x-963

我對“pc”類別和“單元”產品類型感興趣，所以我希望列表理解只將“名稱”列的第一行更改為這種形式：

    category   product_type   name 
0   pc         unit           dominator
1   print      unit           md-ffx605
2   pc         option         keyboard1.x-963

我試過這個：

df['name'].loc[df['product_type']=='unit'] = [x.split('-')[1] for x in df['name'].loc[df['product_type']=='unit']]

但我得到了“列表索引超出范圍”IndexError。

非常感謝任何幫助。

Answer 1

您可以通過以下方式解決問題，請關注評論並隨時提出問題：

編輯，現在我們認為“名稱”列中可能沒有字符串元素：

import pandas as pd
import numpy as np


def change(row):
    if row["category"] == "pc" and row["product_type"] == "unit":
        if type(row["name"]) is str:  # check if element is string before split()
            name_split = row["name"].split("-")  # split element
            if len(name_split) == 2:  # it could be name which does not have "-" in it, check it here
                return name_split[1]  # if "-" was in name return second part of split result
            return row["name"]  # else return name without changes

    return row["name"]


# create data frame:
df = pd.DataFrame(
    {
        "category": ["pc", "print", "pc", "pc", "pc", "pc"],
        "product_type": ["unit", "unit", "option", "unit", "unit", "unit"],
        "name": ["hero-dominator", "md-ffx605", "keyboard1.x-963", np.nan, 10.24, None]
    }
)


df["name"] = df.apply(lambda row: change(row), axis=1)  # change data frame here
print(df)