Как создать список строк URL, используя фрейм данных/серию значений?

У меня есть ряд значений IDs, которые я конвертирую в фрейм данных dfA, который выводится как:

идентификаторы
0ID_3456789065
1ID_4546567657
2ID_1765768878

Я пытаюсь преобразовать dfA['IDs'] в строковый список URL-адресов, который выводится как:

'https://api.names.io/v1/ids/ID_3456789065/IDAccounts'
'https://api.names.io/v1/ids/ID_4546567657/IDAccounts'
'https://api.names.io/v1/ids/ID_1765768878/IDAccounts'

Это дает мне то, что я хочу, если я вручную ввожу идентификатор:

acctID = 'ID_3456789065'
f'https://api.names.io/v1/ids/{acctID}/IDAccounts'

Выходы:

'https://api.names.io/v1/ids/ID_3456789065/IDAccounts'

Я продолжаю получать неправильный вывод или ошибку, когда пытаюсь выполнить цикл dfA, используя разные версии этого:

urlList=[]

for i in dfA:
  acctID = dfA[i]
  urlList = f'https://api.names.io/v1/ids/{acctID}/IDAccounts'
  urlList.append(urlList)

Выходы:

https://api.names.io/v1/ids/0    ID_3456789065
1    ID_4546567657
2    ID_1765768878
Name: data_bettor, dtype: object/IDAccounts

Я тоже пробовал .concat, и это выдает TypeError: cannot concatenate object of type '<class 'str'>'; only Series and DataFrame objs are valid

Пожалуйста помоги!

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
0
42
3
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 3

Ответ принят как подходящий

Вы можете использовать понимание списка, которое перебирает столбец «ID»:

out = [f'https://api.names.io/v1/ids/{acctID}/IDAccounts' for acctID in df['IDs']]

Выход:

['https://api.names.io/v1/ids/ID_3456789065/IDAccounts',
 'https://api.names.io/v1/ids/ID_4546567657/IDAccounts',
 'https://api.names.io/v1/ids/ID_1765768878/IDAccounts']

Ты можешь использовать:

urlList = list('https://api.names.io/v1/ids/' + df['IDs'] + '/IDAccounts')
print(urlList)

# Output
['https://api.names.io/v1/ids/ID_3456789065/IDAccounts',
 'https://api.names.io/v1/ids/ID_4546567657/IDAccounts',
 'https://api.names.io/v1/ids/ID_1765768878/IDAccounts']

Вы можете использовать apply() в столбце IDs и использовать to_list, чтобы получить список из серии:

 df["IDs"].apply(lambda acctID: f'https://api.names.io/v1/ids/{acctID}/IDAccounts').to_list()

Это выводит:

['https://api.names.io/v1/ids/ID_3456789065/IDAccounts',
 'https://api.names.io/v1/ids/ID_4546567657/IDAccounts',
 'https://api.names.io/v1/ids/ID_1765768878/IDAccounts']

Другие вопросы по теме