仅将 pandas 行的所有字符串值添加为新列中的列表 [英] Add only all string values of pandas row as list in a new column

问题描述

我有一个熊猫数据框：

TKDM364             3424.32            3244.39            2724.48            1685.24             0            0
TKDM365             3744.64            3458.03            3132.46            2687.91             0            0
TKDM366             3523.18            4007.76            4487.74            2173.04             0            0
TKDM367             3471.77            3888.26            4032.71            4006.34             0            0
TKDM368   LF_Strut_Pressure  RF_Strut_Pressure  LR_Strut_Pressure  RR_Strut_Pressure             4            0
TKDM369   LF_Strut_Pressure  RF_Strut_Pressure  LR_Strut_Pressure  RR_Strut_Pressure             4            0
TKDM374             3361.51            3384.03            2023.38            2263.13             0            0
TKDM378   LF_Strut_Pressure  RF_Strut_Pressure  LR_Strut_Pressure  RR_Strut_Pressure             4            0
TKDM379             4294.54  RF_Strut_Pressure            4399.79            5525.08             1            1

在数据框中看到的奇怪字符串是列标题。这些字符串替换NaN值

The strange strings that we see in the dataframe, are the column headers. These strings replace NaN values

我想向数据框中添加新列，如果该行中的行值仅会为每一行添加列名（以字符串格式） 最后一列== 1 。

I want to add a new column to the dataframe that will only add the column names (in string format) for each row IF the row value in the last column == 1.

预期输出： TKDM379应该在新添加的列中显示[RF_Strut_Pressure] 。

换句话说，如果当前最后一列中的值== 1 ，则将所有字符串值相加在此行中找到一个列表，并将此列表作为新列中同一行的值

In other words, IF the value in the current last column == 1, THEN add all the string values within this row to a list, and let this list be the value in a new column and same row

PS：将列名替换为NaN值（是python的新手，并认为如果连续出现一定数量的NaN值，这将是有条件提取列名的好方法）

PS: The column names were put in place of NaN values (I am new to python and thought this would be a good way of conditionally extract column names if a certain amount of NaN values appear in a row)

推荐答案

这是使用每行 .apply ：

import string
lets = string.ascii_lowercase

df['new_col'] = (df
                 .apply(lambda x: x[x.apply(lambda z: any([y for y in str(z) if y in lets]))] if x[6] == 1 else [], 
                 axis=1)

                  4  5  6              new_col  
0            1685.24  0  0                   []  
1            2687.91  0  0                   []  
2            2173.04  0  0                   []  
3            4006.34  0  0                   []  
4  RR_Strut_Pressure  4  0                   []  
5  RR_Strut_Pressure  4  0                   []  
6            2263.13  0  0                   []  
7  RR_Strut_Pressure  4  0                   []  
8            5525.08  1  1  [RF_Strut_Pressure] 

由于您未提及else子句，因此我使用的是空列表。随时根据需要进行更改。

Since you didn't mention the else clause, I am using an empty list. Feel free to change it according to your need.

这篇关于仅将 pandas 行的所有字符串值添加为新列中的列表的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！