Python 循环并累积由列表组成的列的总和

目前，我的Pandas数据框如下所示

第X排 [“中”、“高”、“低”] [“中等”]

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将函数映射到序列

import pandas as pd

def function(x):
    summation = 0
    for i in x:
        if "High" in i:
            summation += 10
        elif "Medium" in i:
            summation += 5
        else:
            summation += 0
    return summation


df = pd.DataFrame({'raw_x': [['Medium', 'High', 'Low'], ['Medium']]})
df['row_y'] = df['raw_x'].map(function)

您可以使用以下命令以较短的格式执行此操作：

mapping = {'High': 10, 'Medium': 5, 'Low': 0}
df['raw_y'] = df['raw_x'].map(lambda x: sum([mapping[i] if i in mapping else 0 for i in x]))

我们可以做到：

mapper = {'Medium' : 5, 'High' : 10}

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如果熊猫版本>0.25.0我们可以使用

df['Row_Y'] = df['Row_X'].explode().map(mapper).sum(level=0)

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这个解决方案应该有效-

vals={“高”：10，“中”：5，“低”：0}
df['Row_Y']=df.apply（lambda Row:sum（vals[i]表示第['Row_X']行中的i），轴=1）

可能在更干净的一面，转换成

系列

并直接使用

地图

mapp = {'Medium' : 5, 'High' : 10}
df['Row_Y'] = df['Row_X'].apply(lambda x: pd.Series(x).map(mapp).sum())
df

            Row_X         Row_Y
0   [Medium, High, Low]   15.0
1   [Medium]              5.0

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小心，

sum

是一个bult-in-functionGood调用，更改了示例。在处理pandas时，始终尝试避免重复数据帧。使用apply-instead歉意，添加for循环以反映我希望完成的累积求和。这会彻底改变映射吗？如果我在映射中为避免

键错误

添加好主意，added@ask39检查

df['ask']。应用（类型）。等式（列表）

如果得到错误，请告诉我们是的，这是最好的方法。使用map进行迭代和求和是最好的方法approach@JoeFerndz应用是一个循环并创建一个pd。每行中的系列都是无效的，在我看来，使用map和应用的其他解决方案更有效。我看到@ansev响应。这是一个很好的解决方案。良好的学习是最好的解决方法o我更喜欢使用explode/groupbyNow与

sum（level=0）

I忘了@Kenan

df['Row_Y'] = df['Row_X'].explode().map(mapper).sum(level=0)

print(df)

                 Row_X  Row_Y
0  [Medium, High, Low]     15
1             [Medium]      5

mapp = {'Medium' : 5, 'High' : 10}
df['Row_Y'] = df['Row_X'].apply(lambda x: pd.Series(x).map(mapp).sum())
df

            Row_X         Row_Y
0   [Medium, High, Low]   15.0
1   [Medium]              5.0