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基于dataframe中字符串列表的另一列获取列值

multiple-columns pandas python-3.x python

Sudhi · 技术社区 · 6 年前

link . 但对于我下面给出的例子,它不起作用。我尝试了loc[0]的输出。我试过了。item()。但这些都帮不了我。

>>> df2 = pd.DataFrame({ 'Item':['[Phone]', '[Watch]', '[Pen]', '[Pencil]', '[Knife]'], 'RelatedItem': ['[Phone cover]', '[Watch strap]', '[Pen cap]', '[Pencil lead]', '[fork]'], 'CountinInventory':['20','50','40','80','90']})
>>> df2
    Item     RelatedItem   CountinInventory
0   [Phone]  [Phone cover]               20
1   [Watch]  [Watch strap]               50
2     [Pen]      [Pen cap]               40
3  [Pencil]  [Pencil lead]               80
4   [Knife]         [fork]               90
>>> df2.loc[df2['Item'] == 'Phone', 'RelatedItem']
Series([], Name: RelatedItem, dtype: object)
>>> df2.loc[df2['Item'] == 'Phone', 'RelatedItem', 'CountinInventory']
pandas.core.indexing.IndexingError: Too many indexers

当我喂食的时候,我有这些数据 Phone ,我需要 Phone cover 以及 CountinInventory 作为我的答案。请告诉我我在这里犯了什么错误。

2 回复 | 直到 6 年前

jezrael 6 年前

我相信你需要 str [] 或使用 str.strip :

mask = df2['Item'].str[1:-1] == 'Phone'
#alternative solution
#mask = df2['Item'].str.strip('[]') == 'Phone'

print (mask)
0     True
1    False
2    False
3    False
4    False
Name: Item, dtype: bool

如果没有可能丢失的值,请使用 list comprehension

mask = [x[1:-1] == 'Phone'for x in df2['Item']]

mask = [x.strip('[]') == 'Phone'for x in df2['Item']]
print (mask)

[True, False, False, False, False]

最后选择多列使用 list :

df3 = df2.loc[mask, ['RelatedItem', 'CountinInventory']]
print (df3)
     RelatedItem CountinInventory
0  [Phone cover]               20

Mohit Motwani 6 年前

df.loc[df['Item'].str.contains('Phone'), ['RelatedItem',  'CountinInventory']]

too many indexers 是因为df.loc[]需要一个带有标签的标签、列表或切片对象数组。但是你已经给了一系列的标签。

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