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在 Pandas 數據框中檢查一列並返回另一列

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

我有一個這樣的數據框:

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

我在,在參與者列中拆分並為每個單元格創建一個列表。 接下來,我檢查每個列表中的特定參與者。 在這個例子中,我正在檢查B. SmithK. Dulls

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

這將返回:

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

1)我猜在我的if語句中有一種更簡潔的方法來檢查多個參與者。 我喜歡任何建議。

2)這是我一直在轉圈的地方,我如何返回與我返回的列表相關的Title

在這個例子中,我想返回:

ShowA
ShowC

設置代碼:

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並創建一個數據pandas.Series.str.get_dummies ,其中列是名稱所在位置的布爾表達式。

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

然后我們可以找到你的結果

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

0    ShowA
2    ShowC
Name: Title, dtype: object

contains

否則,您可以使用pandas.Series.str.contains 首先,我們需要在列表中指定您要查找的人員,然后構造一個字符串以用作正則表達式。

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

我不確定這樣做的性能會有多好,但我認為如果您將'Participants'列的元素保留為列表,那么投資是值得的。

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)

輸出:

   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

暫無
暫無

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