Python：从数据框字符串列中提取维度数据并为每个列创建具有值的列

Question

嘿嘿，

我有一个包含 2 列的源文件：ID 和 all_dimensions。所有维度都是具有不同“键值”对的字符串，每个 id 都不相同。 我想制作键列标题并解析相应的值（如果存在于正确的单元格中）。

示例：

ID  all_dimensions
12  Height:2 cm,Volume: 4cl,Weight:100g
34  Length: 10cm, Height: 5 cm
56  Depth: 80cm
78  Weight: 2 kg, Length: 7 cm
90  Diameter: 4 cm, Volume: 50 cl

想要的结果：

ID  Height  Volume  Weight  Length  Depth  Diameter 
12  2 cm     4cl     100g      -      -        -
34  5 cm      -        -     10cm     -        -
56    -       -        -      -      80cm      -
78    -       -      2 kg    7 cm     -        -
90    -     50 cl     -       -      -        4 cm

我确实有超过 100 个维度，所以理想情况下，我想编写一个 for 循环或类似的东西，以不指定每个列标题（参见下面的代码示例） 我正在使用 Python 3.7.3 和 pandas 0.24.2。

我已经尝试了什么：

1) 我尝试将数据拆分为单独的列，但不确定如何继续将每个值分配到正确的标题中：

df.set_index('ID',inplace=True)
newdf = df["all_dimensions"].str.split(",|:",expand = True)

2) 使用初始 df，我使用“str.extract”创建新列（但随后我需要指定每个标题）：

df['Volume']=df.all_dimensions.str.extract(r'Volume:([\w\s.]*)').fillna('')

3) 为了解决 2) 每个标题的问题，我创建了一个所有维度属性的列表，并考虑使用带有 for 循环的列表来提取值：

columns_list=df.all_dimensions.str.extract(r'^([\D]*):',expand=True).drop_duplicates()
columns_list=columns_list[0].str.strip().values.tolist()
for dimension in columns_list:
    df.dimension=df.all_dimensions.str.extract(r'dimension([\w\s.]*)').fillna('')

在这里，JupyterNB 给了我一个 UserWarning：“Pandas 不允许通过新属性名称创建列”并且 df 看起来和以前一样。

Answer 1

选项 1：我更喜欢拆分几次：

new_series = (df.set_index('ID')
                .all_dimensions
                .str.split(',', expand=True)
                .stack()
                .reset_index(level=-1, drop=True)
             )

# split second time for individual measurement
new_df = (new_series.str
                    .split(':', expand=True)
                    .reset_index()
                    )

# stripping off leading/trailing spaces
new_df[0] = new_df[0].str.strip()
new_df[1] = new_df[1].str.strip()

# unstack to get the desire table:
new_df.set_index(['ID', 0])[1].unstack()

选项 2：使用 split(',|:') 作为您尝试的方法：

# splitting
new_series = (df.set_index('ID')
                .all_dimensions
                .str.split(',|:', expand=True)
                .stack()
                .reset_index(level=-1, drop=True)
             )

# concat along axis=1 to get dataframe with two columns 
# new_df.columns = ('ID', 0, 1) where 0 is measurement name
new_df = (pd.concat((new_series[::2].str.strip(), 
                     new_series[1::2]), axis=1)
            .reset_index())

new_df.set_index(['ID', 0])[1].unstack()

输出：

    Depth   Diameter    Height  Length  Volume  Weight
ID                      
12  NaN     NaN     2 cm    NaN     4cl     100g
34  NaN     NaN     5 cm    10cm    NaN     NaN
56  80cm    NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
78  NaN     NaN     NaN     7 cm    NaN     2 kg
90  NaN     4 cm    NaN     NaN     50 cl   NaN

Answer 2

这是一个很难的问题，你的字符串需要是 split 并且你拆分后的每个项目都需要转换为 dict ，然后我们可以使用 DataFrame 构造函数重建这些列

d=[ [{y.split(':')[0]:y.split(':')[1]}for y in x.split(',')]for x in df.all_dimensions]
from collections import ChainMap
data = list(map(lambda x : dict(ChainMap(*x)),d))
s=pd.DataFrame(data)
df=pd.concat([df,s.groupby(s.columns.str.strip(),axis=1).first()],1)
df
Out[26]: 
   ID                       all_dimensions  Depth  ... Length  Volume Weight
0  12  Height:2 cm,Volume: 4cl,Weight:100g    NaN  ...    NaN     4cl   100g
1  34           Length: 10cm, Height: 5 cm    NaN  ...   10cm     NaN    NaN
2  56                          Depth: 80cm   80cm  ...    NaN     NaN    NaN
3  78           Weight: 2 kg, Length: 7 cm    NaN  ...   7 cm     NaN   2 kg
4  90        Diameter: 4 cm, Volume: 50 cl    NaN  ...    NaN   50 cl    NaN
[5 rows x 8 columns]

---

检查列

df['Height']
Out[28]: 
0     2 cm
1     5 cm
2      NaN
3      NaN
4      NaN
Name: Height, dtype: object