尝试根据列表值和 len 动态填充列-解网

问：

我一直在尝试尽可能地优化由两部分组成的数据操作。我正在处理一个 pandas 列，其中每个值都是具有不同长度或 NaN 值的列表，我想提取这些值以根据它们在列表中的位置将它们放在列上。

这是一个可复制的示例，以及我到目前为止编写的内容：

df = pd.DataFrame({'first_name': ['Charles', 'Charles2', 'Charles3'],
               'last_name': ['George', 'George2', 'George3'],
               'banking_number': [['NaN'], ['UK421'], ['UK123', 'FR789']]}
             )

len_banking_number = max(
    df.loc[
        df[
            'banking_number'
        ].notna()
    ]['banking_number'].str.len()
)
len_list = list(
    range(
        1, len_banking_number + 1
    )
)

for i in len_list:
  df[f'bank_{i}'] = np.nan

你如何得到这个结果？

    df_final = pd.DataFrame({'first_name': ['Charles', 'Charles2', 'Charles3'],
                   'last_name': ['George', 'George2', 'George3'],
                   'banking_number': [['NaN'], ['UK421'], ['UK123', 'FR789']],
                   'bank_1': ['NaN', 'UK', 'UK'],
                   'bank_2': ['NaN', 'NaN', 'FR']}
                 )

感谢您的时间和帮助

Python Pandas DataFrame 数据操作

@itprorh66是的，当然！目标是：例如，您有一个客户端 Charles2 George2，它在列表中有一个banking_number。此列表的第一个也是唯一一个元素是 UK421，我想提取前两个字符串“UK”并将其放入bank_1（只有一家银行）。对于 Charles3 George3 客户，他有两个存储在一个列表中的银行。第一个元素的前两个字符串将转到 bank_1，第二个元素的前两个字符串将转到bank_2。对于第一个客户 Charles George，由于列表中填充了一个 NaN，我想将 NaN 放在bank_1和bank_2

答：

1赞 Juliette B 7/26/2023 #1

您可以尝试以下操作：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'first_name': ['Charles', 'Charles2', 'Charles3'],
               'last_name': ['George', 'George2', 'George3'],
               'banking_number': [[None], ['UK421'], ['UK123', 'FR789']]}
             )

# split the banking_number column
df[['bank_1','bank_2']] = pd.DataFrame(df['banking_number'].tolist(), index= df.index)

# keep only the first 2 characters (maybe not needed but I wanted to match your expected output)
def get_first_2_char(x):
    x=x[0:2] if x else x
    return x

for col in ['bank_1', 'bank_2']:
    df[col] = df[col].apply(lambda x: get_first_2_char(x))

输出：

编辑

@itprorh86评论之后，下面是一个更新版本，可以处理不同数量的银行。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'first_name': ['Charles', 'Charles2', 'Charles3'],
               'last_name': ['George', 'George2', 'George3'],
               'banking_number': [[None], ['UK421'], ['UK123', 'FR789']]}
             )

max_len = max(df['banking_number'].apply(lambda x: len(x)))
column_names = [f'bank_{i}' for i in range(1, max_len+1)]

# split the banking_number column
df[column_names] = pd.DataFrame(df['banking_number'].tolist(), index= df.index)

# keep only the first 2 characters
def get_first_2_char(x):
    x=x[0:2] if x else x
    return x

for col in column_names:
    df[col] = df[col].apply(lambda x: get_first_2_char(x))

def parseDF(df_in: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    key_cols = list(df_in.columns)
    max_banks = max(list(len(x) for x in df_in['banking_number'].to_list()))
    for nk in range(max_banks):
        key_cols.append(f'bank_{nk+1}')
    rslt = []
    for r in range(df.shape[0]):
        row = []
        row.append(df.iloc[r]['first_name'])
        row.append(df.iloc[r]['last_name'])
        b_number = df.iloc[r]['banking_number']
        print(b_number)
        row.append(b_number)
        for nw in range(max_banks):
            if nw < len(b_number):
                print(b_number[nw])
                row.append(b_number[nw])
            else:
                row.append('NaN')
        rslt.append(row)
        print(rslt)
    return pd.DataFrame(data= rslt, columns = key_cols)

这种方法将提供相同的答案，但具有处理不同数量的银行的优点

给定您的输入数据，执行将产生：parseDF(df)

    first_name  last_name   banking_number  bank_1  bank_2
0   Charles George  [NaN]   NaN NaN
1   Charles2    George2 [UK421] UK421   NaN
2   Charles3    George3 [UK123, FR789]  UK123   FR789

上一个：DPLYR：枢轴更长，同时保持一些宽/堆叠

下一个：从将表示列表的字符串转换回列表中删除剩余的字符串指示符？

尝试根据列表值和 len 动态填充列

Trying to dynamically filled columns based on list values and len

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