如何使用 Pandas 訪問列中的特定行

Question

伙計們！

我在使用 Pandas 開發儀表板時卡住了。 這是場景：

我正在導入和轉換 CSV 文件，以便了解我正在與之合作的團隊。

|ID      |Area Path                             | 
|--------|--------------------------------------|
| 544    | [Level 1, Level 2, Level 3]          |
| 545    | [Level 1, Level 2]                   |
| 546    | [Level 1]                            |
| 547    | [Level 1, Level 2, Level 3, Level 4] | 

如您所見， Area Path列沒有模式。 有時我會找到一個包含 1 或 2 或 3 或 4 個項目的列表。

為了訪問此列中的每一行以獲取我需要的信息，我遇到了一個問題。 如果列表只有一項，我必須使用[0] position，如果列表有2個或更多項目，我必須使用[1] position。

我嘗試做不同的事情，下面這個是我最后一次嘗試：

def Extract(lst):
    if dados['Area Path'].str.len() == 1:
      return [item[0] for item in dados['Area Path']]
    elif dados['Area Path'].str.len() == 2:
      return [item[-1] for item in dados['Area Path']]
    elif dados['Area Path'].str.len() == 3:
      return [item[1] for item in dados['Area Path']]
    elif dados['Area Path'].str.len() == 4:
      return [item[1] for item in dados['Area Path']]

lst = [dados['Area Path']]
indice_novo = Extract(lst)
dados['Team'] = indice_novo

問題是我無法遍歷作為列的列表。 .str.len()提供的 output 很棒，但它並不能完全幫助我。

你能幫我解決這個問題嗎？

謝謝，馬塞洛

Answer 1

這是使用map()的解決方案

df['Area Path'].map(lambda x: x[0] if len(x) == 1 else x[1])

Output：

0    Level 2
1    Level 2
2    Level 1
3    Level 2
Name: Area Path, dtype: object

Answer 2

根據您的評論， Area Path列包含列表。 如果是這樣，您訪問的列不正確。 訪問列中列表的正確方法是：

lst = dados['Area Path'].tolist()

這將使用列表列表填充lst變量，如下所示：

[['Level 1', 'Level 2', 'Level 3'], ['Level 1', 'Level 2'], ['Level 1'], ...]

然后，在您的 Extract() function 中，您可以根據所需的邏輯執行過濾：

def Extract(list_of_lists):
    new_list = []
    for lst in list_of_lists:
        # Will fail if 'Area Path' contains None, NaN values
        if len(lst) == 1:
            new_list.append(lst[0])
        else:
            new_list.append(lst[1])
    return new_list

indice_novo = Extract(lst)
dados['Team'] = indice_novo

此答案基於您的代碼，可能不是最優化的方法。