Python 3.x Python-数据帧url解析问题

我正在尝试将域名从url从一列转到另一列。它在一个类似字符串的对象上工作，当我应用到dataframe时，它不工作。如何将其应用于数据帧

尝试：

from urllib.parse import urlparse
import pandas as pd
id1 = [1,2,3]
ls = ['https://google.com/tensoflow','https://math.com/some/website',np.NaN]
df = pd.DataFrame({'id':id1,'url':ls})
df
# urlparse(df['url']) # ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
# df['url'].map(urlparse) # AttributeError: 'float' object has no attribute 'decode'

处理字符串：

string = 'https://google.com/tensoflow'
parsed_uri = urlparse(string)
result = '{uri.scheme}://{uri.netloc}/'.format(uri=parsed_uri)
result

正在查找专栏：

col3
https://google.com/
https://math.com/
nan

---

错误

您可以尝试这样的方法

这里我使用了pandas.Series.apply（）来解决这个问题

»初始化和导入

>>> from urllib.parse import urlparse
>>> import pandas as pd
>>> id1 = [1,2,3]
>>> import numpy as np
>>> ls = ['https://google.com/tensoflow','https://math.com/some/website',np.NaN]
>>> ls
['https://google.com/tensoflow', 'https://math.com/some/website', nan]
>>> 

»检查新创建的数据帧

>>> df = pd.DataFrame({'id':id1,'url':ls})
>>> df
   id                            url
0   1   https://google.com/tensoflow
1   2  https://math.com/some/website
2   3                            NaN
>>> 
>>> df["url"]
0     https://google.com/tensoflow
1    https://math.com/some/website
2                              NaN
Name: url, dtype: object
>>>

»使用url列上的

pandas.Series.apply（func）

应用函数

»将上述结果存储在变量中（不是强制性的，只是为了简单起见）

»最后

>>> df2 = pd.DataFrame({"col3": s})
>>> df2
                  col3
0  https://google.com/
1    https://math.com/
2                  nan
>>> 

»为确保什么是

s

和什么是

df2

，请检查类型（同样，不是强制性的）

>类型
>>> 
>>> 
>>>类型（df2）
>>> 

参考链接：

---

请发布您收到的完整错误消息。@ForceBru刚刚添加了错误

>>> s = df["url"].apply(lambda url: "{uri.scheme}://{uri.netloc}/".format(uri=urlparse(url)) if not pd.isna(url) else str(np.nan))
>>> s
0    https://google.com/
1      https://math.com/
2                    nan
Name: url, dtype: object
>>> 

>>> df2 = pd.DataFrame({"col3": s})
>>> df2
                  col3
0  https://google.com/
1    https://math.com/
2                  nan
>>>