Python 从由“";分隔的行值中提取最小值和最大值#&引用;
我有一个包含列的数据框Python 从由“";分隔的行值中提取最小值和最大值#&引用;,python,string,pandas,max,min,Python,String,Pandas,Max,Min,我有一个包含列的数据框 Col_1 Col_2 '0' '-33#90#' '-1#65#' '0' '90' '-22#-44#90#250' 我想得到相应列值的最小值和最大值。我不知道该怎么做 我的输出应该是 Col_1_min col_1_max col_2_min col_2_max 0 null -33 90 -1 65 0
Col_1 Col_2
'0' '-33#90#'
'-1#65#' '0'
'90' '-22#-44#90#250'
我想得到相应列值的最小值和最大值。我不知道该怎么做
我的输出应该是
Col_1_min col_1_max col_2_min col_2_max
0 null -33 90
-1 65 0 null
90 null -44 250
您可以按列表中的列循环,以获取负整数和正整数,按重塑形状并转换为浮点数。然后获得最小值和最大值,如果相同的值:
cols = ['Col_1', 'Col_2']
for c in cols:
df1 = df[c].str.extractall('([-]?\d+)')[0].unstack().astype(float)
min1 = df1.min(axis=1)
max1 = df1.max(axis=1)
df[f'{c}_min'] = min1
df[f'{c}_max'] = max1.mask(max1==min1)
print (df)
Col_1 Col_2 Col_1_min Col_1_max Col_2_min Col_2_max
0 '0' '-33#90#' 0 NaN -33 90.0
1 '-1#65#' '0' -1 65.0 0 NaN
2 '90' '-22#-44#90#250' 90 NaN -44 250.0
如果需要删除原始列:
cols = ['Col_1', 'Col_2']
for c in cols:
df1 = df.pop(c).str.extractall('([-]?\d+)')[0].unstack().astype(float)
min1 = df1.min(axis=1)
max1 = df1.max(axis=1)
df[f'{c}_min'] = min1
df[f'{c}_max'] = max1.mask(max1==min1)
print (df)
Col_1_min Col_1_max Col_2_min Col_2_max
0 0 NaN -33 90.0
1 -1 65.0 0 NaN
2 90 NaN -44 250.0
编辑:
另一个具有拆分的解决方案:
cols = ['Col_1', 'Col_2']
for c in cols:
df1 = df.pop(c).str.strip("'").str.split('#', expand=True)
df1 = df1.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
min1 = df1.min(axis=1)
max1 = df1.max(axis=1)
df[f'{c}_min'] = min1
df[f'{c}_max'] = max1.mask(max1==min1)
print (df)
Col_1_min Col_1_max Col_2_min Col_2_max
0 0.0 0.0 -33.0 NaN
1 -1.0 NaN 0.0 0.0
2 90.0 90.0 -44.0 NaN
评论不用于扩展讨论;这段对话已经结束。