Доступ к данным в фреймворке Pandas

Итак, у меня есть фреймворк pandas, и он выглядит так:

Это абзац [if-statement, for-loop]

Это второй абзац [for-loop, java]

Чтобы пояснить, левый столбец служит текстовыми данными, а правый столбец классифицирует, о чем эти текстовые данные.

Я хочу получить доступ к «java» только по второму абзацу. Как я могу получить доступ к списку в фрейме данных?

Можете ли вы добавить ожидаемый результат к вопросу?

jezrael 29.10.2018 07:56
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
1
1
101
2
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

IIUC необходимо:

df = pd.DataFrame({'col1':['This is a paragraph','This is a second paragraph'],
                   'col2':[['if-statement', 'for-loop'],['for-loop','java']]})

df = df[df['col2'].apply(lambda x: 'java' in x)]
#alternative solution
#df = df[['java' in x for x in df['col2']]]

Или сравните sets:

df = df[df['col2'].apply(set) >= set(['java'])]

print (df)
                         col1              col2
1  This is a second paragraph  [for-loop, java]

Хороший, каким он был раньше :) +1, хотя я добавил свой небольшой вклад и обучение, пожалуйста, исправьте, если что-то нужно.

Karn Kumar 29.10.2018 07:55

@pygo - Спасибо. Все еще не уверен на 100%, что нужно OP, поэтому задайте его в комментарии под вопросом.

jezrael 29.10.2018 07:56
Ответ принят как подходящий

Как насчет использования map.

>>> df['col2'].map(str)[1]
"['for-loop', 'java']"

Другие вопросы по теме