我有一个df
import pandas as pd
df= pd.DataFrame({'ID': [1,2,3],
'Text':['This num dogs and cats is (111)888-8780 and other',
'dont block cow 23 here',
'cat two num: dog and cows here'],
'Match':[[('cats', 86), ('dogs', 86), ('dogs', 29)],
[('cow', 33), ('dont', 57), ('cow', 100)],
[('cat', 100), ('dog', 100), ('cows', 86)] ]
})
看起来像这样
ID Text Match
0 1 This num dogs and cats is (111)888-8780 and other [(cats, 86), (dogs, 86), (dogs, 29)]
1 2 dont block cow 23 here [(cow, 33), (dont, 57), (cow, 100)]
2 3 cat two num: dog and cows here [(cat, 100), (dog, 100), (cows, 86)]
我的目标是创建一个函数,仅保留 Match
列中高于特定阈值(例如 80)的某些项目,因此我尝试了以下操作
def threshold(column):
column_tup = column
keep_tuple = []
for col in column_tup:
if column_tup > 80:
keep_tuple.append()
return pd.Series([keep_tuple], index = ['Keep_Words'])
df_thresh = df.join(df.apply(lambda x: threshold(x), axis = 1))
但这给了我一个错误
'>' not supported between instances of 'str' and 'int'
我的目标是获得一个带有新列 Keep_Words
的 df,如下所示,其中只有 85 以上的分数才会保存在 Keep_Words
ID Text Match Keep_Words
0 1 data data [(cats, 86), (dogs, 86)]
1 2 data data [(cow, 100)]
2 3 data data [(cat, 100), (dog, 100)]
如何更改代码以实现我的目标?
最佳答案
由于您尝试仅更改 Match
列,因此您不妨只将该列传递给 apply
:
df.Match.apply(threshold)
我们不再使用 axis
参数,因为我们正在应用它是一个系列,而且它只有一个轴。
然后,每次调用函数时,都会传递一行 df.Match 并将其分配给函数参数,因此我们可以将函数签名重命名为:
def threshold(match_row):
为了可读性。
因此,match_row
将是一个列表,例如,在第一回合中它将是 [(cats, 86), (dogs, 86), (dogs, 29)]
。我们可以像您一样进行迭代,但使用 2 个 for 循环变量:
for name, val in match_row:
这样 name
将成为每个元组的第一个条目,val
是第二个条目。现在我们可以进行过滤:
keep_tuple = []
for name, val in match_row:
if val > 85:
keep_tuple.append((name, val))
这很好,但不太Pythonic,因为有列表推导式:
keep_tuple = [(name, val) for name, val in match_row if val > 85]
最后我们可以像您一样返回它:
return pd.Series([keep_tuple], index=["Keep_Words"])
至于调用和赋值,我们可以像您一样加入
:
df_thresh = df.join(df.Match.apply(threshold))
总而言之,
def threshold(match_row):
keep_tuple = [(name, val) for name, val in match_row if val > 85]
return pd.Series([keep_tuple], index=["Keep_Words"])
df_thresh = df.join(df.Match.apply(threshold))
这给出了
>>> df_thresh
ID Text Match Keep_Words
0 1 This num dogs and cats is (111)888-8780 and other [(cats, 86), (dogs, 86), (dogs, 29)] [(cats, 86), (dogs, 86)]
1 2 dont block cow 23 here [(cow, 33), (dont, 57), (cow, 100)] [(cow, 100)]
2 3 cat two num: dog and cows here [(cat, 100), (dog, 100), (cows, 86)] [(cat, 100), (dog, 100), (cows, 86)]
最后,对于您遇到的错误:我没有收到该错误,而是收到了臭名昭著的错误
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
错误,这是因为这一行
if column_tup > 80:
其中column_tup
是作为pd.Series
的整行,但它在 bool 上下文中的行为是不明确的。
关于python - '>' not supported between instances of ' str' 和 'int' pandas 函数用于获取阈值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/68125847/