Python 数据帧中元素和子集的总长度
如何计算数据帧中的所有元素(包括子集),并将结果放入新列中Python 数据帧中元素和子集的总长度,python,pandas,dataframe,variable-length,Python,Pandas,Dataframe,Variable Length,如何计算数据帧中的所有元素(包括子集),并将结果放入新列中 import pandas as pd x = pd.Series([[1, (2,5,6)], [2, (3,4)], [3, 4], [(5,6), (7,8,9)]], \ index=range(1, len(x)+1)) df = pd.DataFrame({'A': x}) 我尝试使用以下代码,但每行给出2: df['Length'] = df['A'].apply(len) print(df
import pandas as pd
x = pd.Series([[1, (2,5,6)], [2, (3,4)], [3, 4], [(5,6), (7,8,9)]], \
index=range(1, len(x)+1))
df = pd.DataFrame({'A': x})
我尝试使用以下代码,但每行给出2:
df['Length'] = df['A'].apply(len)
print(df)
A Length
1 [1, (2, 5, 6)] 2
2 [2, (3, 4)] 2
3 [3, 4] 2
4 [(5, 6), (7, 8, 9)] 2
不过,我想得到的是:
A Length
1 [1, (2, 5, 6)] 4
2 [2, (3, 4)] 3
3 [3, 4] 2
4 [(5, 6), (7, 8, 9)] 5
谢谢使用
itertools
df['Length'] = df['A'].apply(lambda x: len(list(itertools.chain(*x))))
您可以尝试使用此函数,它是递归的,但可以工作:
def recursive_len(item):
try:
iter(item)
return sum(recursive_len(subitem) for subitem in item)
except TypeError:
return 1
然后按以下方式调用apply函数:
df['Length'] = df['A'].apply(recursive_len)
鉴于:
您可以编写一个递归生成器,为每个不可编辑的嵌套元素生成1
。大致如下:
import collections
def glen(LoS):
def iselement(e):
return not(isinstance(e, collections.Iterable) and not isinstance(e, str))
for el in LoS:
if iselement(el):
yield 1
else:
for sub in glen(el): yield sub
df['Length'] = df['A'].apply(lambda e: sum(glen(e)))
屈服:
>>> df
A Length
0 [1, (2, 5, 6)] 4
1 [2, (3, 4)] 3
2 [3, 4] 2
3 [(5, 6), (7, 8, 9)] 5
这将在Python2或Python3中工作。对于Python 3.3或更高版本,您可以使用yield from
替换循环:
def glen(LoS):
def iselement(e):
return not(isinstance(e, collections.Iterable) and not isinstance(e, str))
for el in LoS:
if iselement(el):
yield 1
else:
yield from glen(el)
很好的一般回答。我喜欢对你所做的修改。此外,我的链接的导入采用Python3@piRSquared:谢谢。原始代码来自一个。Python3.3+也有一个改进,它使用了所示的
yield。
def glen(LoS):
def iselement(e):
return not(isinstance(e, collections.Iterable) and not isinstance(e, str))
for el in LoS:
if iselement(el):
yield 1
else:
yield from glen(el)