概述
输入：
Code Items 123 eq-hk 456 ca-eu; tp-lbe 789 ca-us 321 go-ch 654 ca-au; go-au 987 go-jp 147 co-ml; go-ml 258 ca-us 369 ca-us; ca-my 741 ca-us 852 ca-eu 963 ca-ml; co-ml; go-ml
输出：
Code eq ca go co tp 123 hk 456 eu lbe 789 us 321 ch 654 au au 987 jp 147 ml ml 258 us 369 us,my 741 us 852 eu 963 ml ml ml
我再次遇到循环和一个非常难看的代码,使其工作.如果有一种优雅的方式来实现这一点？
谢谢！
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([
('123','eq-hk'),('456','ca-eu; tp-lbe'),('789','ca-us'),('321','go-ch'),('654','ca-au; go-au'),('987','go-jp'),('147','co-ml; go-ml'),('258',('369','ca-us; ca-my'),('741',('852','ca-eu'),('963','ca-ml; co-ml; go-ml')],columns=['Code','Items'])
# Get item type list from each row,sum (concatenate) the lists and convert
# to a set to remove duplicates
item_types = set(df['Items'].str.findall('(\w+)-').sum())
print(item_types)
# {'ca','co','eq','go','tp'}
# Generate a column for each item type
df1 = pd.DataFrame(df['Code'])
for t in item_types:
df1[t] = df['Items'].str.findall('%s-(\w+)' % t).apply(lambda x: ''.join(x))
print(df1)
# Code ca tp eq co go
#0 123 hk
#1 456 eu lbe
#2 789 us
#3 321 ch
#4 654 au au
#5 987 jp
#6 147 ml ml
#7 258 us
#8 369 usmy
#9 741 us
#10 852 eu
#11 963 ml ml ml总结
以上是编程之家为你收集整理的python – Pandas列重新格式化全部内容，希望文章能够帮你解决python – Pandas列重新格式化所遇到的程序开发问题。
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