Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Объединить значения всех столбцов в 1 столбец, если столбцы содержат определенный текст

Я хочу создать новый столбец с именем part

# Attempt 1 yields 0 as it is to sum up numbers 
def calc_total(df,string='Part 1'):
    return df.loc[:,[x for x in df.columns if string in x]].sum(axis=1)

# Attempt number 2 pastes the column names into all the cells
asos['part_1_total'] = ''.join(asos.loc[:,[x for x in asos.columns if 'Part 1' in x]])
total, который объединяет все значения столбцов, содержащих строку «Часть 1» (то же самое следует сделать для следующего набора столбцов, содержащих «Часть 2», «Часть 3» и т. д.. .)

Есть ли быстрый способ сделать это?

Мои попытки:

# Attempt 1 yields 0 as it is to sum up numbers 
def calc_total(df,string='Part 1'):
    return df.loc[:,[x for x in df.columns if string in x]].sum(axis=1)

# Attempt number 2 pastes the column names into all the cells
asos['part_1_total'] = ''.join(asos.loc[:,[x for x in asos.columns if 'Part 1' in x]])

введите здесь описание изображения

pandas text contains concatenation
23.10.2020

Ответы:


1

Я думаю, что это просто конкатенация str для подмножества столбцов.

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(
    {'Part 1 - Body':[np.nan, '100% Other Material'],
     'Part 2 - Back':['43% Nickle', '20% Aluminum'],
     'Part 1 - Lining':['93% Cotton', '23% Spandex']}
    )

df['part_1_total'] = df[[c for c in df.columns if 'Part 1' in c]].apply(
        lambda x: x.str.cat(sep=', '), axis=1)

Результирующий кадр данных:

         Part 1 - Body Part 2 - Back Part 1 - Lining                      part_1_total
0                  NaN    43% Nickle      93% Cotton                        93% Cotton
1  100% Other Material  20% Aluminum     23% Spandex  100% Other Material, 23% Spandex

Вы можете настроить способ объединения строк (с запятой, пробелом и т. д.), изменив параметр sep. См. этот ответ для получения дополнительной информации о объединении строковых столбцов в pandas. Вы можете использовать ''.join в apply, но это не работает с NaN.

23.10.2020
  • Большое спасибо @jtorca - это именно то, что мне было нужно. Спасибо еще раз. 26.10.2020
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..