如何在 Pandas 數據幀切片中使用應用來設置多列的值

Question

我正在嘗試使用 apply 函數使用 .loc 查詢為數據幀切片中的兩個現有列分配新值。

要重現 - 首先創建一個數據框：

import re
import panads as pd
data = [[1000, "MSL", "Test string"], [2000, 'AGL', 'other string'], [0, 'AGL', "xxxx SFC-10000ft MSLXXX"]]
df = pd.DataFrame(data=data, columns=['Alt', "AltType",'FreeText'])

然后創建應用函數

def testapply(row):
    try:
        match = re.findall("SFC-([0-9]+)FT (MSL|AGL|FL)", row.FreeText)[0]
        return (int(match[0]), match[1])
    except:
        return (0, row.AltType)

當我跑

df.loc[df['Alt']==0, ['Alt', 'AltType']] = df.loc[df['Alt']==0].apply(testapply, axis=1)

我想得到的結果是：

     Alt AltType                 FreeText
0   1000     MSL              Test string
1   2000     AGL             other string
2  10000     MSL  xxxx SFC-10000ft MSLXXX

但我最終得到的是：

            Alt       AltType                 FreeText
0          1000           MSL              Test string
1          2000           AGL             other string
2  (10000, MSL)  (10000, MSL)  xxxx SFC-10000FT MSLXXX

有誰知道如何一舉完成這項工作？

Answer 1

只需添加tolist()

df.loc[df['Alt']==0, ['Alt', 'AltType']] = df.loc[df['Alt']==0].apply(testapply, axis=1).tolist()

Answer 2

讓我們嘗試Series.str.extract並使用帶有loc Series.str.extract替換列Alt和AltType中的值，其中Alt列包含0 ：

m = df['Alt'].eq(0)
df.loc[m, ['Alt', 'AltType']] = df.loc[m, 'FreeText'].str.extract(r'(?i)SFC-(\d+)FT\s(MSL|AGL|FL)').values

---

     Alt AltType                 FreeText
0   1000     MSL              Test string
1   2000     AGL             other string
2  10000     MSL  xxxx SFC-10000ft MSLXXX

Answer 3

使用 loc 訪問器選擇相關的Alt列。 通過使用regex從匹配的FreeText提取digit來計算值

df.loc[df['Alt']==0,'Alt']=df.loc[df['Alt']==0,'FreeText'].str.extract('(\d+)')[0]



     Alt AltType                 FreeText
0   1000     MSL              Test string
1   2000     AGL             other string
2  10000     AGL  xxxx SFC-10000ft MSLXXX

Answer 4

僅將您的 testapply 功能更改為：

def testapply(row):
    try:
        match = re.findall("SFC-([0-9]+)ft (MSL|AGL|FL)", row.FreeText)[0]
        print(match)
        return (int(match[0]), match[1]).tolist()
    except:
        return (0, row.AltType)