python - Pandas Python : Slice/Transform URL to get item and item counts

Question

如果我有列数据，例如 100 个属于两种格式的条目；在列名称 URL 下:

http//mysportswebsite.com/shop/?Baseball+Bat=5

http//memoribilia.com/checkout?autograph=1

如何提取购买的商品和数量？

理想情况下，我想在本例中为棒球棒和亲笔签名添加新列(如果它们尚不存在)，然后将 5 和 1 的相应计数添加到它们的列中(或者如果它们存在于列中，则仅添加到列中)前面的示例)，根据此数据推断购买计数。

我想对 python 中的整个 URL 列执行此操作

Answer 1

对于这个问题(信息有限)我建议:

如果你的 df 看起来像这样:

df = pd.DataFrame(data={"url": ["http//mysportswebsite.com/shop/?Baseball+Bat=5", "http//memoribilia.com/checkout?autograph=1"]})

                                              url
0  http//mysportswebsite.com/shop/?Baseball+Bat=5
1      http//memoribilia.com/checkout?autograph=1

你可以这样做:

df['product_count_tuple'] = df.url.apply(lambda x: x.split('?')[1].split('='))
df['product'] = df.product_count_tuple.apply(lambda x: x[0].replace('+', ' '))
df['count'] = df.product_count_tuple.apply(lambda x: x[1])
df = df.drop('product_count_tuple', 1)

结果是:

                                              url       product count
0  http//mysportswebsite.com/shop/?Baseball+Bat=5  Baseball Bat     5
1      http//memoribilia.com/checkout?autograph=1     autograph     1