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如何在 DataFrame 中將單詞與數(shù)字相乘？

如何在 DataFrame 中將單詞與數(shù)字相乘？

qq_花開(kāi)花謝_0 2022-06-14 16:24:39
我有一個(gè)這樣的數(shù)據(jù)框：print(df.words[0])[('replacement', 1), ('shaver', 2)]print(df.words[1])[('filter', 2), ('purifier', 1), ('please', 2)]我想創(chuàng)建一個(gè)名為“all_words”的新列。該列應(yīng)該代表真實(shí)的字符串，而不是數(shù)字。('head', 3) should be: "head,head,head"示例的所需輸出：print(df.all_words[0])'replacement, shaver, shaver'print(df.all_words[1])'filter, filter, purifier, please, please'
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4 回答

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哆啦的時(shí)光機(jī)

TA貢獻(xiàn)1779條經(jīng)驗(yàn) 獲得超6個(gè)贊

您將需要apply一個(gè)函數(shù)來(lái)將元組連接到單個(gè)字符串。

df['all_words'] = df.words.apply(lambda x: ', '.join(', '.join([y[0]] * y[1]) for y in x))



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反對(duì) 回復(fù) 2022-06-14
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泛舟湖上清波郎朗

TA貢獻(xiàn)1818條經(jīng)驗(yàn) 獲得超3個(gè)贊

你可以這樣做df.apply()


將熊貓導(dǎo)入為 pd


df = pd.DataFrame({'words' : [[('replacement', 1), ('shaver', 2)], [('filter', 2), ('purifier', 1), ('please', 2)]]})


def word_to_words(row):

    words_string = ''

    for tuple_set in row['words']:

        words_string += (tuple_set[0] + ', ') * tuple_set[1]

    return(words_string)


df['all_words'] = df.apply(word_to_words, axis=1)


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反對(duì) 回復(fù) 2022-06-14
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慕姐8265434

TA貢獻(xiàn)1813條經(jīng)驗(yàn) 獲得超2個(gè)贊

您可以使用apply：


df = pd.DataFrame(data=[[[('filter', 2), ('purifier', 1), ('please', 2)]]], columns=['words'])

result = df.words.apply(lambda x: ', '.join(word for word, count in x for _ in range(count)))

print(result)

輸出


0    filter, filter, purifier, please, please

Name: words, dtype: object


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反對(duì) 回復(fù) 2022-06-14
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翻過(guò)高山走不出你

TA貢獻(xiàn)1875條經(jīng)驗(yàn) 獲得超3個(gè)贊

它只是解決 thorug 循環(huán)及其工作原理。如果單詞是多個(gè)元組的列表


words = [[('replacement', 2), ('shaver', 2) ], [('filters', 2), ('purifier',1), ('plears', 3) ]]

Loop = words[0] #here you use indexing of words[0] or [1] both

Result = ()

for val in Loop:

    v = tuple([val[0] * 1 for _ in range(val[1])])

    Result = Result + v

Print(Result) 


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反對(duì) 回復(fù) 2022-06-14
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