关于python:pandas-将函数应用到列qbit

45次阅读

共计 850 个字符，预计需要花费 3 分钟才能阅读完成。

环境
```
Python 3.8
Pandas 1.4.4
```

初始化数据

>>> import pandas as pd
>>> df0 = pd.DataFrame(data=[{'name': '张三', 'tag': '跑步', 'title': 'MAN'},
                    {'name': '王二', 'tag': '足球; 电影', 'title': '舅舅; 舅舅'}]
  )
>>> df0
  name    tag    title
 0   张三    跑步    MAN
 1   王二  足球; 电影  舅舅; 舅舅

定义去重函数

def UniqItems(items: str):
  iset = set()
  for item in items.split(';'):
      item = item.strip()
      if not item:
          continue
      iset.add(item)

  return ';'.join(iset)

单列去重（将函数利用到某列的单元格）

>>> df1 = df0.copy()
>>> df1['title'] = df1['title'].map(UniqItems)
>>> df1
   name    tag     title
 0   张三     跑步     MAN
 1   王二  足球; 电影    舅舅

所有列去重（将函数利用到所有单元格）

>>> df1 = df0.copy()
>>> df1
   name    tag    title
 0   张三     跑步    MAN
 1   王二  足球; 电影  舅舅; 舅舅

>>> df1.applymap(UniqItems)
   name    tag    title
 0   张三     跑步    MAN
 1   王二  足球; 电影   舅舅

指定局部列去重（将函数利用到局部列的单元格）

>>> dfTmp = df0[['tag', 'title']]
>>> dfTmp
     tag    title
 0     跑步    MAN
 1  足球; 电影  舅舅; 舅舅
>>> dfTmp = dfTmp.applymap(UniqItems)
>>> dfTmp
     tag      title
 0     跑步     MAN
 1  足球; 电影    舅舅
>>> df1 = df0.copy()
>>> df1
   name    tag    title
 0   张三     跑步    MAN
 1   王二  足球; 电影  舅舅; 舅舅
>>> df1.update(dfTmp)
>>> df1
   name    tag    title
 0   张三     跑步     MAN
 1   王二  足球; 电影    舅舅