Pandas 在数据框列表列中，执行str.split（'；\[a-zA-Z]'；，1）。str[0]。str.strip（）AttributeError:'；列表'；对象没有属性'；str'；

我尝试了以下列，它使用了单个元素。但是上面给了我一个错误

data = {
             'IDs':  ['G1','G2','G3','G4','G5','G6'],
            'hostname': [[ 'Gp.xyz.com', 'Gp.wxyz.com'],['GSS'],['CS.xyz.com', 'CS_B.wxyz.com'],['GS191'], ['C_P.g.com'][10.10.1.10]]
       } 

df = pd.DataFrame.from_dict(data)
df
    Out[107]: 
  IDs                     hostname
0  G1    [Gp.xyz.com, Gp.wxyz.com]
1  G2                        [GSS]
2  G3  [CS.xyz.com, CS_B.wxyz.com]
3  G4                      [GS191]
4  G5                  [C_P.g.com]
5  g6                 [10.10.1.10]

df['hostname'].apply(lambda el: [ x.str.split('\.[a-zA-Z]', 1).str[0].str.strip() for x in el])

---

我们先进行

分解

，然后进行

拆分

data1 = {
         'IDs':  ['G1','G2','G3','G4','G5'],
        'hostname': [[ 'Gp', 'Gp'],['GSS'],['CS', 'CS_B'],['GS191'], ['C_P']]
   } 

df1 = pd.DataFrame.from_dict(data)
df1
  Out[108]: 
  IDs    hostname
0  G1    [Gp, Gp]
1  G2       [GSS]
2  G3  [CS, CS_B]
3  G4     [GS191]
4  G5       [C_P]
5  G6 [10.10.1.10] 

---

我们先进行

分解

，然后进行

拆分

data1 = {
         'IDs':  ['G1','G2','G3','G4','G5'],
        'hostname': [[ 'Gp', 'Gp'],['GSS'],['CS', 'CS_B'],['GS191'], ['C_P']]
   } 

df1 = pd.DataFrame.from_dict(data)
df1
  Out[108]: 
  IDs    hostname
0  G1    [Gp, Gp]
1  G2       [GSS]
2  G3  [CS, CS_B]
3  G4     [GS191]
4  G5       [C_P]
5  G6 [10.10.1.10] 

---

对于错误，由于使用了

apply

，因此每个

x

都是python字符串，例如

'Gp.xyz.com'

。因此它没有

.str

访问权限。您可以只执行

x.split（'.'）

，但我怀疑您是否可以在那里使用正则表达式split。解决办法是

s=df.explode('hostname')
s['hostname']=s.hostname.str.split('\.[a-zA-Z]', 1).str[0]
s.groupby(level=0).agg({'IDs':'first','hostname':list})
  IDs    hostname
0  G1    [Gp, Gp]
1  G2       [GSS]
2  G3  [CS, CS_B]
3  G4     [GS191]
4  G5       [C_P]

Ben解决方案的另一个修改是使用

extract

，保存一些

.str

访问：

df['hostname'].apply(lambda el: [x.split('.')[0] for x in el])

输出：

s=df.explode('hostname')
s['hostname']=s.hostname.str.extract('^([^\.]*)')
s.groupby('IDs').agg(list)

---

对于错误，由于使用了

apply

，因此每个

x

都是python字符串，例如

'Gp.xyz.com'

。因此它没有

.str

访问权限。您可以只执行

x.split（'.'）

，但我怀疑您是否可以在那里使用正则表达式split。解决办法是

s=df.explode('hostname')
s['hostname']=s.hostname.str.split('\.[a-zA-Z]', 1).str[0]
s.groupby(level=0).agg({'IDs':'first','hostname':list})
  IDs    hostname
0  G1    [Gp, Gp]
1  G2       [GSS]
2  G3  [CS, CS_B]
3  G4     [GS191]
4  G5       [C_P]

Ben解决方案的另一个修改是使用

extract

，保存一些

.str

访问：

df['hostname'].apply(lambda el: [x.split('.')[0] for x in el])

输出：

s=df.explode('hostname')
s['hostname']=s.hostname.str.extract('^([^\.]*)')
s.groupby('IDs').agg(list)

---

让我试试这个。当我在我的实际应用中尝试时，我得到了一些减少的行dataframe@vinsentparamananthamv检查更新

s.groupby（level=0）.agg（{'IDs'：'first'，'hostname'：list}）

，减少行的原因是IDs不是唯一的，让我试试这个。当我在我的实际应用中尝试时，我得到了一些减少的行dataframe@vinsentparamananthamv检查更新

s.groupby（level=0）.agg（{'IDs'：'first'，'hostname'：list}）

，减少行的原因是IDs不是唯一的，在Ben的回答中，我的数据帧数量减少了。。让我试试x.split（'.'）。应用（lambda el:[x.split（'\.[a-zA-Z]'））[0]表示el中的x），AttributeError:'list'对象没有属性'split'@vinsentparamanantham，只需使用

。

，如答案中所述。请参阅更新。很抱歉，我的主机名中也有ip，如10.101.10.1，这就是我仅使用字母表的原因。.df['hostname'].apply（lambda el:[x.split（'.'）[0]表示x in el]）根据Ben的回答，我的ip被截断为5[10]，我的数据帧计数减少了。。让我试试x.split（'.'）。应用（lambda el:[x.split（'\.[a-zA-Z]'））[0]表示el中的x），AttributeError:'list'对象没有属性'split'@vinsentparamanantham，只需使用

。

，如答案中所述。请参阅更新。很抱歉，我的主机名中也有ip，如10.101.10.1，这就是我仅使用字母表的原因。.df['hostname']。应用（lambda el:[x.split（'.'）[0]表示el中的x]）我的ip被截断为5[10]