Pandas 列的特征到多个列-解网

问：

我有一个有 9 列的 CSV 文件，最后一个是功能列表的一列，如下所示：

  First Name  Last Name                         Email Grad Date                Major List  Appointments Count  Advising Time  Labels Count                                   Labels Name List
0     Adrien      Yanez           [email protected]       NaN  Psychology: Neuroscience                  12            325            18  acad_stat=gr, class_code=sr, sess=fa, re_id=11...
1    Aindrea     Braams             [email protected]       NaN  Psychology: Neuroscience                   4            120            17  cx_id=600852, re_id=1114446, primary_departmen...
2      Alida  Swinburne  [email protected]  5/1/2022                Psychology                   1             30            14  re_id=1124407, primary_department=psychology, ...

该列是目标列，目标是创建新列，每个列都有一个列表中的标签或要素的名称，值是列表中标签名称后面的“=”符号后面的值，如果没有“=”符号，则取值 1。Labels Name List

例如，如果第 1 行的标记列表为：
adv1=syed ahmad, cx_id=616758, re_id=1112539, slate_id=, class_session=spring, class_yr=2018, advd=joseph atkins, adv2=, not labeled seniors 2022

输出将如下所示：

         adv1   cx_id    re_id  slate_id class_session  class_yr           advd  adv2  not labeled seniors 2022
0  syed admad  616758  1112539         1        spring      2018  joseph atkins     1                         1

那么我该如何在熊猫身上做到这一点呢？
注意：对于所有行，总列数当然是固定的，这意味着如果一行没有标签名称，它将在此标签列中取值 none 或 0

Python Pandas DataFrame 多列

还行。好吧，也许可以在这里快速浏览一下如何提供 MRE。我的意思是，对于您的问题，我们不需要输入 csv 文件中的所有其他列（您的问题仅涉及），但要解释您的问题，您需要提供此列中数据的完整示例。然后，为该特定示例提供所需的输出，就像对第 1 行所做的那样Labels List Name

答：

0赞 AndrzejO 9/24/2022 #1

您可以创建一个函数，该函数将接收一个labels_name_list，将其除以，然后按 by 进行拆分以获得键值对，并将它们作为 .像这样：,=dict

def fun(label_names_list):
    key_val_strings = label_names_list.split(',')
    key_val = map(lambda z: (z[0], z[1]), [x.split('=') for x in key_val_strings])
    return dict(key_val)

然后，您需要将其应用于labels_name_list列。这将创建一个新的数据帧：

new_df = df[1].apply(lambda s: pd.Series(fun(s)))

例如

a = [['A', 'Z=cat,b=a1, c=a2'], ['B', 'Z=dog,c=b1,  d=b2']]
new_df = df[1].apply(lambda s: pd.Series(fun(s)))

new_df：

    Z    b   c    c   d
0   cat a1  a2  NaN NaN
1   dog NaN NaN b1  b2

这不是一个完整的解决方案，例如它不会删除空格，所以你这里有两列“c”和“c”，因为之前spacec

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Pandas 列的特征到多个列

Pandas column of features to multiple columns

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