Python 根据条件在熊猫中创建新列

我有一个dataframe，列如下：

    column_1
0   0.75 / 1 / 1.25 
1   0.25 / 0 / -0.25 / 0
2   0 / -0.25 / 0 / -0.25 / 0
3   0 / -0.25 
4   0.5 / 0.25
5   0.25

每行由连续数字链组成，数字之间的移动量为0.25， 例如，从0到0.25到0.5，或从-1到-1.25 我只需要相同数字不会出现两次或两次以上的行，例如：0.25/0/0.25/0/0.25/0或0.5/0.25/0.5 我不需要只有一个数字的行，例如0.25

我想创建一个新的列，并使符合此条件的人保持相同的数量，不会出现2次或更多次

    column_1                     new_column
0   0.75 / 1 / 1.25              0.75 / 1 / 1.25 
1   0.25 / 0 / -0.25 / 0         NaN
2   0 / -0.25 / 0 / -0.25 / 0    NaN
3   0 / -0.25                    0 / -0.25 
4   0.5 / 0.25                   0.5 / 0.25
5   0.25                         NaN

---

使用split和strip创建一系列数字列表。将列表的长度与其对应的集合进行比较，并使用布尔逻辑创建新的_列：

[外]

---

使用split和strip创建一系列数字列表。将列表的长度与其对应的集合进行比较，并使用布尔逻辑创建新的_列：

[外]

---

这里有一种方法可以拆分这些字符串并分解，然后只保留Series.is_unique为True且它们有多个元素的字符串：

l = df.column_1.str.split(' / ')
m = (l.explode()
      .groupby(level=0, sort=False)
      .apply(lambda x: x.is_unique) 
       & (l.str.len()>1))
df['new_column'] = df.where(m)

---

这里有一种方法可以拆分这些字符串并分解，然后只保留Series.is_unique为True且它们有多个元素的字符串：

l = df.column_1.str.split(' / ')
m = (l.explode()
      .groupby(level=0, sort=False)
      .apply(lambda x: x.is_unique) 
       & (l.str.len()>1))
df['new_column'] = df.where(m)

备选答案：

# Import libraries
import pandas as pd
import numpy as np

# Create DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'column_1': ['0.75 / 1 / 1.25','0.25 / 0 / -0.25 / 0','0 / -0.25 / 0 / -0.25 / 0',
                 '0 / -0.25', '0.5 / 0.25', 0.25, np.nan, 'NaN'
                ]
})
# To handle np.NaN's using .fillna()
df['column_1'] = df['column_1'].fillna('0')

# To handle cases where numeric values in column
df['column_1'] = df['column_1'].astype(str)

# Split string to list and compare
df['split'] = df['column_1'].apply(lambda x: [i.replace('-','') for i in x.split(' / ')])
df['new_column'] = df['split'].apply(lambda x: np.nan if len(set(x))==1 else
                                     x if len(set(x))==len(x) 
                                     else np.nan)
df = df.drop('split', axis=1) # drop column

输出

print(df)

                    column_1       new_column
0            0.75 / 1 / 1.25  [0.75, 1, 1.25]
1       0.25 / 0 / -0.25 / 0              NaN
2  0 / -0.25 / 0 / -0.25 / 0              NaN
3                  0 / -0.25        [0, 0.25]
4                 0.5 / 0.25      [0.5, 0.25]
5                       0.25              NaN
6                          0              NaN
7                        NaN              NaN

备选答案：

# Import libraries
import pandas as pd
import numpy as np

# Create DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'column_1': ['0.75 / 1 / 1.25','0.25 / 0 / -0.25 / 0','0 / -0.25 / 0 / -0.25 / 0',
                 '0 / -0.25', '0.5 / 0.25', 0.25, np.nan, 'NaN'
                ]
})
# To handle np.NaN's using .fillna()
df['column_1'] = df['column_1'].fillna('0')

# To handle cases where numeric values in column
df['column_1'] = df['column_1'].astype(str)

# Split string to list and compare
df['split'] = df['column_1'].apply(lambda x: [i.replace('-','') for i in x.split(' / ')])
df['new_column'] = df['split'].apply(lambda x: np.nan if len(set(x))==1 else
                                     x if len(set(x))==len(x) 
                                     else np.nan)
df = df.drop('split', axis=1) # drop column

输出

print(df)

                    column_1       new_column
0            0.75 / 1 / 1.25  [0.75, 1, 1.25]
1       0.25 / 0 / -0.25 / 0              NaN
2  0 / -0.25 / 0 / -0.25 / 0              NaN
3                  0 / -0.25        [0, 0.25]
4                 0.5 / 0.25      [0.5, 0.25]
5                       0.25              NaN
6                          0              NaN
7                        NaN              NaN

---

它返回一个异常：“Series”对象没有属性“explode”它返回一个异常：“Series”对象没有属性“explode”返回一个异常：AttributeError:“float”对象没有属性“split”返回一个异常：AttributeError:“float”对象没有属性“split”返回一个异常：AttributeError:“float”对象没有属性属性“split”它可能是由于列_1中的数值造成的。我已经更新了代码，首先将列_1设置为字符串。我将列转换为字符串，但返回一个新列，其中包含NaN所有值均为NaN1。您能否确认上面答案中的代码是否适用于您？因为它可以在我的电脑上正常工作。2在不查看整个数据集的情况下，很难诊断问题。我猜列_1可能混合了不同的数据类型。你能在第1栏中发布与上述问题不同的数据样本吗？3我正在使用熊猫版本：1.0.3；Python:3.7.4列_1包含一些NaN，这可能是原因？返回异常：AttributeError:“float”对象没有属性“split”，这可能是由于列_1中的数值造成的。我已经更新了代码，首先将列_1设置为字符串。我将列转换为字符串，但返回一个新列，其中包含NaN所有值均为NaN1。您能否确认上面答案中的代码是否适用于您？因为它可以在我的电脑上正常工作。2在不查看整个数据集的情况下，很难诊断问题。我猜列_1可能混合了不同的数据类型。你能在第1栏中发布与上述问题不同的数据样本吗？3我正在使用熊猫版本：1.0.3；Python:3.7.4列_1包含一些NaN，这可能是原因吗？