将 Pandas DF 列表转换为字符串

Question

我有一个熊猫数据框。其中一列包含一个列表。我希望该列是单个字符串。

例如我的列表 ['one','two','three'] 应该简单地是 'one,two,three'

df['col'] = df['col'].astype(str).apply(lambda x: ', '.join(df['col'].astype(str)))

给我 ['one, two, three],['four','five','six'] 其中第二个列表来自下一行。不用说有数百万行，这种跨行的连接不仅不正确，而且会扼杀我的记忆。

Answer 1

在转换列表之前，您当然不应该转换为字符串。试试：

df['col'].apply(', '.join)

还要注意apply 将函数应用于系列的元素，因此在 lambda 函数中使用 df['col'] 可能不是您想要的。

---

编辑：感谢Yakym 指出不需要 lambda 函数。

编辑：正如Anton Protopopov 所指出的，有一个原生的.str.join 方法，但它（令人惊讶地）比apply 慢一点。

Answer 2

Pandas 为此提供了一种方法，Series.str.join。

Answer 3

您可以使用astype(str) 将列表转换为str，然后删除'、[、] 字符。使用@Yakim 示例：

In [114]: df
Out[114]:
           A
0  [a, b, c]
1  [A, B, C]

In [115]: df.A.astype(str).str.replace('\[|\]|\'', '')
Out[115]:
0    a, b, c
1    A, B, C
Name: A, dtype: object

时机

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [['a', 'b', 'c'], ['A', 'B', 'C']]})
df = pd.concat([df]*1000)


In [2]: timeit df['A'].apply(', '.join)
292 µs ± 10.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

In [3]: timeit df['A'].str.join(', ')
368 µs ± 24.6 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

In [4]: timeit df['A'].apply(lambda x: ', '.join(x))
505 µs ± 5.74 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

In [5]: timeit df['A'].str.replace('\[|\]|\'', '')
2.43 ms ± 62.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

Answer 4

当您使用astype 将col 转换为str 时，您会得到一个python 列表、括号和所有内容的字符串表示形式。你不需要这样做，直接applyjoin：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [['a', 'b', 'c'], ['A', 'B', 'C']]
    })

# Out[8]: 
#            A
# 0  [a, b, c]
# 1  [A, B, C]

df['Joined'] = df.A.apply(', '.join)

#            A   Joined
# 0  [a, b, c]  a, b, c
# 1  [A, B, C]  A, B, C