熊猫：转换列的类型(Pandas: convert type of column)

我有一个数据框与列

category 0 [Рубрики/Hi-Tech/Интернет/Универсальное/ ] 1 [/Рубрики/Бизнес/Недвижимость/Базы недвижимост... 2 [] 3 [/Рубрики/Бизнес/Недвижимость/Базы недвижимост... 4 [Рубрики/Hi-Tech/Интернет/Универсальное/ ] 5 [] 6 [Рубрики/Hi-Tech/Интернет/Универсальное/ ] 7 [/Рубрики/Бизнес/Недвижимость/Базы недвижимост... 8 [Рубрики/Hi-Tech/Интернет/Универсальное/ ] 9 [/Рубрики/Бизнес/Недвижимость/Базы недвижимост... 10 [Рубрики/Hi-Tech/Интернет/Универсальное/ ] 11 [/Рубрики/Бизнес/Недвижимость/Базы недвижимост... 12 [] 13 [/Рубрики/Бизнес/Недвижимость/Базы недвижимост... 14 [Рубрики/Hi-Tech/Интернет/Универсальное/ ]

列中有列表。我需要从每个列表中获取第一个字符串，但是一些列表是空的，当我尝试使用时

df.category.iloc[0]

我明白了

ValueError：值的长度与索引的长度不匹配

我该如何解决这个错误并获取字符串而不是列表？

I have a dataframe with column

category 0 [Рубрики/Hi-Tech/Интернет/Универсальное/ ] 1 [/Рубрики/Бизнес/Недвижимость/Базы недвижимост... 2 [] 3 [/Рубрики/Бизнес/Недвижимость/Базы недвижимост... 4 [Рубрики/Hi-Tech/Интернет/Универсальное/ ] 5 [] 6 [Рубрики/Hi-Tech/Интернет/Универсальное/ ] 7 [/Рубрики/Бизнес/Недвижимость/Базы недвижимост... 8 [Рубрики/Hi-Tech/Интернет/Универсальное/ ] 9 [/Рубрики/Бизнес/Недвижимость/Базы недвижимост... 10 [Рубрики/Hi-Tech/Интернет/Универсальное/ ] 11 [/Рубрики/Бизнес/Недвижимость/Базы недвижимост... 12 [] 13 [/Рубрики/Бизнес/Недвижимость/Базы недвижимост... 14 [Рубрики/Hi-Tech/Интернет/Универсальное/ ]

There are lists in column. I need to get first string from every list, but some of lists are empty and when I try to use

df.category.iloc[0]

I get

ValueError: Length of values does not match length of index

How can I fix that error and get strings instead of lists?

最满意答案

我认为你可以使用str的索引：

df.category = df.category.str[0]

样品：

df = pd.DataFrame({'category': [['aw','be'],[],['tr','yt','uy'],['tre']]}) print (df) category 0 [aw, be] 1 [] 2 [tr, yt, uy] 3 [tre] df.category = df.category.str[0] print (df) category 0 aw 1 NaN 2 tr 3 tre

如果需要用空字符串替换NaN ：

df.category = df.category.str[0].fillna('') print (df) category 0 aw 1 2 tr 3 tre

I think you can use indexing with str:

df.category = df.category.str[0]

Sample:

df = pd.DataFrame({'category': [['aw','be'],[],['tr','yt','uy'],['tre']]}) print (df) category 0 [aw, be] 1 [] 2 [tr, yt, uy] 3 [tre] df.category = df.category.str[0] print (df) category 0 aw 1 NaN 2 tr 3 tre

If need replace NaN with empty string:

df.category = df.category.str[0].fillna('') print (df) category 0 aw 1 2 tr 3 tre

更多推荐