(я сосу на эти вопросы титулов ...)Установка панды условия для столбцов по строкам, Python 2.7
Таким образом, я получил 90% пути через очень трудоемкий процесс обучения с пандами, но у меня есть осталось одно. Позвольте мне показать пример (фактический оригинал разделенный запятыми CSV, который имеет много больше строк):
Name Price Rating URL Notes1 Notes2 Notes3
Foo $450 9 a.com/x NaN NaN NaN
Bar $99 5 see over www.b.com Hilarious Nifty
John $551 2 www.c.com Pretty NaN NaN
Jane $999 8 See Over in Notes Funky http://www.d.com Groovy
Столбец URL может сказать много разных вещей, но все они включают в себя «видеть над» и не указывают с согласованностью, в колонку справа входит сайт.
Я хотел бы сделать несколько вещей здесь: сначала переместите веб-сайты из любого столбца Notes в URL; во-вторых, сверните все столбцы заметок в один столбец с новой строкой между ними. Так что это (Нан удалены, так как панды делает меня для того, чтобы использовать их в df.loc):
Name Price Rating URL Notes1
Foo $450 9 a.com/x
Bar $99 5 www.b.com Hilarious
Nifty
John $551 2 www.c.com Pretty
Jane $999 8 http://www.d.com Funky
Groovy
Я получил там частично это сделать:
df['URL'] = df['URL'].fillna('')
df['Notes1'] = df['Notes1'].fillna('')
df['Notes2'] = df['Notes2'].fillna('')
df['Notes3'] = df['Notes3'].fillna('')
to_move = df['URL'].str.lower().str.contains('see over')
df.loc[to_move, 'URL'] = df['Notes1']
То, что я не знаю, как чтобы найти столбец Notes с www или .com. Если я, например, попытаться использовать мой вышеупомянутый метод в качестве условия, например:
if df['Notes1'].str.lower().str.contains('www'):
df.loc[to_move, 'URL'] = df['Notes1']
я вернусь ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all() Но добавление .any() или .all() имеет очевидный недостаток, что они не дают мне то, что я ищу для: с любой, например, каждая строка, соответствующая требованию to_move в URL-адресе, получит все, что есть в Notes1. Мне нужно, чтобы проверка выполнялась по строкам. По тем же причинам я даже не могу начать разворачивать столбцы Notes (и я не знаю, как проверить ненулевые пустые ячейки ячеек, либо проблему, которую я создал на этом этапе).
Где он находится, я знаю, что мне также нужно перемещать Notes2 в Notes1, Notes3 в Notes2 и '' в Notes3, когда выполняется первое условие, потому что мне не нужны оставшиеся URL-адреса в столбцах Notes. Я уверен, что у панд есть более простые маршруты, чем то, что я делаю, потому что это панды, и когда я пытаюсь сделать что-либо с пандами, я узнаю, что это можно сделать в одной строке вместо моих 20 ...
(PS, мне все равно, остались ли пустые столбцы Notes2 и Notes3, b/c Я не буду использовать их в своем CSV-импорт на следующем шаге, хотя я всегда могу узнать больше, чем мне нужно)
UPDATE: Итак, я разобрался в сложное многословное решение, используя мою логику pythas не-pandas один шаг за раз. Я придумал это (те же первые пять строк выше, минус df.loc линии):
url_in1 = df['Notes1'].str.contains('\.com')
url_in2 = df['Notes2'].str.contains('\.com')
to_move = df['URL'].str.lower().str.contains('see-over')
to_move1 = to_move & url_in1
to_move2 = to_move & url_in2
df.loc[to_move1, 'URL'] = df.loc[url_in1, 'Notes1']
df.loc[url_in1, 'Notes1'] = df['Notes2']
df.loc[url_in1, 'Notes2'] = ''
df.loc[to_move2, 'URL'] = df.loc[url_in2, 'Notes2']
df.loc[url_in2, 'Notes2'] = ''
(Линии перемещаются и to_move повторяется в настоящем коде) Я знаю, что должен быть более эффективным способом .. Это также не сворачивается в столбцах Notes, но это должно быть легко с использованием того же метода, за исключением того, что я до сих пор не знаю, как найти пустые строки.