标签：targe   生成   去重   concat   python   _id   pre   evel   set   

python中使用了pandas的一些操作，特此记录下来：

生成DataFrame

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({
    'v_id': ["v_1", 'v_2'],
    'label': ["a,b", 'e,f,g'],
})
print(data)

得到结果为：

   label v_id
0    a,b  v_1
1  e,f,g  v_2

按照逗号分隔并拼接

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({
    'v_id': ["v_1", 'v_2'],
    'label': ["a,b", 'e,f,g'],
})
df = data.drop('label', axis=1).join(data['label'].str.split(',', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename('label'))
print(df)

得到结果为：

  v_id label
0  v_1     a
0  v_1     b
1  v_2     e
1  v_2     f
1  v_2     g

筛选符合条件的行

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({
    'v_id': ["v_1", 'v_2'],
    'label': ["a,b", 'e,f,g'],
})
df = data.drop('label', axis=1).join(data['label'].str.split(',', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename('label'))
target_label = df.loc[df['label'].isin(["e", "f"])]
print(target_label)

得到结果为：

  v_id label
1  v_2     e
1  v_2     f

筛选不符合条件的行

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({
    'v_id': ["v_1", 'v_2'],
    'label': ["a,b", 'e,f,g'],
})
df = data.drop('label', axis=1).join(data['label'].str.split(',', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename('label'))
other_label = df[~df['label'].isin(["f", "g"])]
print(other_label)

得到结果为：

  v_id label
0  v_1     a
0  v_1     b
1  v_2     e

替换某一列的值

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({
    'v_id': ["v_1", 'v_2'],
    'label': ["a,b", 'e,f,g'],
})
df = data.drop('label', axis=1).join(data['label'].str.split(',', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename('label'))
# 没有copy会出现错误：A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame
df = df.copy()
df.loc[df["label"] != "", 'label'] = "1"
print(df)

得到结果为：

  v_id label
0  v_1     1
0  v_1     1
1  v_2     1
1  v_2     1
1  v_2     1

取某一列转换成list

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({
    'v_id': ["v_1", 'v_2'],
    'label': ["a,b", 'e,f,g'],
})
df = data.drop('label', axis=1).join(data['label'].str.split(',', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename('label'))
print(df["label"].values.tolist())

得到结果为：

['a', 'b', 'e', 'f', 'g']

按照某一列去重

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({
    'v_id': ["v_1", 'v_2'],
    'label': ["a,b", 'e,f,g'],
})
df = data.drop('label', axis=1).join(data['label'].str.split(',', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename('label'))
print(df.drop_duplicates(subset=['v_id']))

得到结果为：

  v_id label
0  v_1     a
1  v_2     e

复制dataframe并拼接

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({
    'v_id': ["v_1", 'v_2'],
    'label': ["a,b", 'e,f,g'],
})
df = data.drop('label', axis=1).join(data['label'].str.split(',', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename('label'))
df_copy = df.copy()
times = 2
for i in range(times):
    df_copy = pd.concat([df_copy,df])
print(df_copy)

得到结果为：

  v_id label
0  v_1     a
0  v_1     b
1  v_2     e
1  v_2     f
1  v_2     g
0  v_1     a
0  v_1     b
1  v_2     e
1  v_2     f
1  v_2     g
0  v_1     a
0  v_1     b
1  v_2     e
1  v_2     f
1  v_2     g

pandas操作

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原文地址：https://www.cnblogs.com/TTyb/p/9717537.html