Python 使用2列数据创建4个新csv列

我有一个有4列的csv，并把它放进熊猫

username   likes  username2   likes2

Mill       2      John        10
John       3      Clyde       2 
Tye        7      Ellie       4
Clyde      8      Mill        9
Ellie      2      Ken         2

我正在尝试创建四个新列：

---

username3

，其中包含名称位于

username

和

username2

中的所有用户的列表

like3

加上这些用户的

likes

和

likes2

数字

username4

在任一列表中只出现一次的用户列表

likes4

这些用户的喜好保持不变

期望输出： 一种方法是：

• 将您的用户名和喜好以及用户名2和喜好2转换为{username，likes}和{username2，likes2}两个字典
• 添加匹配键的值，不匹配的键将不会添加任何内容。将其转换为一个名为

  usernamesandlikes

  的新系列

• usernameandlikes

  包含剩余4列的所有用户名和汇总的喜欢项，因此您需要做的就是使用username3的

  交集

  列表和username4的

  symmetric_difference

  列表将它们过滤到各自的列中

执行此操作的代码如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np
import collections, functools, operator 

df = pd.read_csv("your_file.csv")

usernameandlikes = pd.Series(dict(functools.reduce(operator.add, map(collections.Counter, [dict(zip(df["username"], df["likes"])),  dict(zip(df["username2"], df["likes2"]))])))).reset_index() 
usernameandlikes.columns = ["users", "likes"]

username3_likes3 = usernameandlikes.loc[usernameandlikes['users'].isin(list(set(df["username"]).intersection(set(df["username2"]))))].reset_index(drop=True)

username3_likes4 = usernameandlikes.loc[usernameandlikes['users'].isin(list(set(df["username"]).symmetric_difference(set(df["username2"]))))].reset_index(drop=True)

dfoutput = pd.concat([df, username3_likes3, username3_likes4], axis=1)
dfoutput.columns = ["username", "likes", "username2", "likes2", "username3", "likes3", "username4", "likes4"]

  username  likes username2  likes2 username3  likes3 username4  likes4
0     Mill      2      John      10      Mill    11.0       Tye     7.0
1     John      3     Clyde       2      John    13.0       Ken     2.0
2      Tye      7     Ellie       4     Clyde    10.0       NaN     NaN
3    Clyde      8      Mill       9     Ellie     6.0       NaN     NaN
4    Ellie      2       Ken       2       NaN     NaN       NaN     NaN

一种方法是：

• 将您的用户名和喜好以及用户名2和喜好2转换为{username，likes}和{username2，likes2}两个字典
• 添加匹配键的值，不匹配的键将不会添加任何内容。将其转换为一个名为

  usernamesandlikes

  的新系列

• usernameandlikes

  包含剩余4列的所有用户名和汇总的喜欢项，因此您需要做的就是使用username3的

  交集

  列表和username4的

  symmetric_difference

  列表将它们过滤到各自的列中

执行此操作的代码如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np
import collections, functools, operator 

df = pd.read_csv("your_file.csv")

usernameandlikes = pd.Series(dict(functools.reduce(operator.add, map(collections.Counter, [dict(zip(df["username"], df["likes"])),  dict(zip(df["username2"], df["likes2"]))])))).reset_index() 
usernameandlikes.columns = ["users", "likes"]

username3_likes3 = usernameandlikes.loc[usernameandlikes['users'].isin(list(set(df["username"]).intersection(set(df["username2"]))))].reset_index(drop=True)

username3_likes4 = usernameandlikes.loc[usernameandlikes['users'].isin(list(set(df["username"]).symmetric_difference(set(df["username2"]))))].reset_index(drop=True)

dfoutput = pd.concat([df, username3_likes3, username3_likes4], axis=1)
dfoutput.columns = ["username", "likes", "username2", "likes2", "username3", "likes3", "username4", "likes4"]

  username  likes username2  likes2 username3  likes3 username4  likes4
0     Mill      2      John      10      Mill    11.0       Tye     7.0
1     John      3     Clyde       2      John    13.0       Ken     2.0
2      Tye      7     Ellie       4     Clyde    10.0       NaN     NaN
3    Clyde      8      Mill       9     Ellie     6.0       NaN     NaN
4    Ellie      2       Ken       2       NaN     NaN       NaN     NaN

---

在列

username

或列

username2

中是否存在重复项？一种方法是将第一个csv拆分为两个数据帧，并对每个数据帧进行内部和外部合并，然后将相似项相加，删除不需要的列，并连接所有数据帧。

username

和

username2

没有重复项，在完整的数据集中，它们确实有NaN。在列

username

或列

username2

中是否有重复项？一种方法是将第一个csv拆分为两个数据帧，并对每个数据帧进行内部和外部合并，然后将相似项相加，删除不需要的列，并连接所有数据帧。

username

和

username2

没有重复项，它们在完整的数据集中有NaN。对于第一行代码，它不断返回：“method”对象不可订阅您使用的python版本是什么？我无法重现您的issuepython3我假设您运行的是sameyeah，3.8.2-明确地说，您所说的是pd.read_csv（）之后的那一行，它构建了字典？我运行的是3.7.7-啊，我在代码中没有将输入更改为df。现在，pd.read\u csv之后的第一行代码给出了TypeError：对于它不断返回的第一行代码，只能将str（而不是“int”）连接到strf：“method”对象不是subscriptablePython的哪个版本？我无法重现您的issuepython3我假设您运行的是sameyeah，3.8.2-明确地说，您所说的是pd.read_csv（）之后的那一行，它构建了字典？我运行的是3.7.7-啊，我在代码中没有将输入更改为df。现在，pd.read_csv后面的第一行代码给出了TypeError：只能将str（而不是“int”）连接到str