如何反转熊猫数据框中的字符串？

Question

我的数据框是这样的，

ID   col1
1    Michael Owen
2    Stephen Curry
3    Messi, Lionel
4    James, LeBron

我试图颠倒那些被", "分割的名字的顺序。

我的代码是，

df['col1'] = df.col1.str.split().apply(lambda x: ', '.join(x[::-1]))

但即使名称被" " 分割，它也会反转所有行。

ID   col1
1    Owen, Michael
2    Curry, Stephen
3    Lionel, Messi
4    LeBron, James

然后我尝试了

df.loc[df['col1'].str.contains(", ").split("col1")].apply(lambda x: ', '.join(x[::-1]))

它给了我一个错误，

AttributeError: 'Series' object has no attribute 'split'

我该如何解决这个问题？

Answer 1

使用Series.where:

df['col1']=( df.col1.str.split()
              .apply(lambda x: ', '.join(x[::-1]).rstrip(','))
              .where(df['col1'].str.contains(','),df['col1']) )

---

   ID           col1
0   1   Michael Owen
1   2  Stephen Curry
2   3  Lionel, Messi
3   4  LeBron, James

---

如果你想放弃','

df['col1']=( df.col1.str.split()
              .apply(lambda x: ', '.join(x[::-1]).rstrip(','))
              .where(df['col1'].str.contains(','),df['col1']) 
              .str.replace(',','') )

---

   ID           col1
0   1   Michael Owen
1   2  Stephen Curry
2   3  Lionel  Messi
3   4  LeBron  James

Answer 2

它给了我一个错误，

这是因为str.contains(", ") 返回一个布尔系列，它没有方法split。

无论如何，试试

df.col1.str.split(',').str[1] + ',' + df.col1.str.split(',').str[0]

Answer 3

修复你的代码np.where

df['col1']=np.where(df.col1.str.contains(','),df.col1.str.split(', ').apply(lambda x: ', '.join(x[::-1])),df.col1)

Answer 4

您只需在split() 中添加一个逗号，如下所示：

df['col1'] = df.col1.str.split(',').apply(lambda x: ', '.join(x[::-1]))

如果您想反转并删除 ','，请将其从 join 方法中删除。

df['col1'] = df.col1.str.split(',').apply(lambda x: ' '.join(x[::-1]))

Answer 5

我选择不使用逗号来表示最终值。如果需要逗号，请将join 字符串从' ' 更改为', '。我添加这些答案是因为：

1. 当str[::-1] 完成这项工作时，无需使用apply 来反转列表
2. 在以逗号分割时无需使用apply 或任何其他技巧',' 将生成一个列表，并且反转一个元素列表是相同的列表。这意味着我的方法可以安全地在没有逗号的名称上运行。我不需要 if/then 构造。
3. 我以两种不同的方式处理潜在空间。
   1. 使用正则表达式
   2. 与str.strip

---

正则表达式和pandas.Series.str ...

...链接了 3 次

#                          regex expression  
#                          split on comma
#                          followed by zero
#                          or more spaces
#                               /--\
df['col1'] = df.col1.str.split(',\s*').str[::-1].str.join(' ')

df

   ID           col1
0   1   Michael Owen
1   2  Stephen Curry
2   3   Lionel Messi
3   4   LeBron James

---

领悟和str.strip

df['col1'] = [' '.join([*map(str.strip, x.split(','))][::-1]) for x in df.col1]

df

   ID           col1
0   1   Michael Owen
1   2  Stephen Curry
2   3   Lionel Messi
3   4   LeBron James