你好,我有这个 pandas 数据框:
Key Predictions
C10D1 1
C11D1 8
C11D2 2
C12D1 2
C12D2 8
C13D1 3
C13D2 9
C14D1 4
C14D2 9
C15D1 8
C15D2 3
C1D1 5
C2D1 7
C3D1 4
C4D1 1
C4D2 9
C5D1 3
C5D2 2
C6D1 1
C6D2 0
C7D1 8
C7D2 6
C8D1 3
C8D2 3
C9D1 5
C9D2 1
我想连接“预测”列中的每个单元格,其中“键”最多匹配 4 个字符。 例如...在“Key”列中,我有“C11D1”和“C11D2”..因为它们都包含“C11”,所以我想连接以“C11D1”和“C11D2”作为索引的预测列中的行。 。 因此结果应该是:
Predictions
Key
C10 1
C11 82
C12 28
and so on
最佳答案
编辑:由于OP想要连接相同索引的值,因此在此处添加该解决方案。
df.groupby(df['Key'].replace(regex=True,to_replace=r'(C[0-9]+).*',value=r'\1'))\
['Predictions'].apply(lambda x: ','.join(map(str,x)))
上面会将它们与 连接起来,
您可以根据您的需要在 lambda x: ','
部分将其设置为 null 或空格。
您可以尝试以下操作吗?
df.groupby(df['Key'].replace(regex=True,to_replace=r'(C[0-9]+).*',value=r'\1')).sum()
或者重置索引尝试:
df.groupby(df['Key'].replace(regex=True,to_replace=r'(C[0-9]+).*',value=r'\1')).sum()\
.reset_index()
说明:为上述代码添加说明。
df.groupby(df['Key'].replace(regex=True,to_replace=r'(C[0-9]+).*',value=r'\1')).sum()
df.groupby: Means use groupby for df whatever values passed to it.
df['Key'].replace(regex=True,to_replace=r'(C[0-9]+).*',value=r'\1'): Means df's key column I am using regex to replace everything after Cdigits with NULL as per OP's question.
.sum(): Means to get total sum of all similar 1st column as per need.
关于python - 如何根据某些条件连接 pandas 列中的两个单元格?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59020566/