Напишите код Python для создания нового столбца csv из существующего столбца с использованием условных операторов

Я новичок в кодировании Python и хотел создать новый столбец на основе оператора условия для существующих столбцов.

Я использую версию python 2.7 и запускаю код на CentOs.

import pandas as pd                                                     
file1 = pd.read_csv("/root/Documents/temp_file_{}.csv".format(timestr))
file1['FileName'] = ''
file1['FileName'] = file1['FileType'].apply(lambda x: df['Path'].str.extract('[^/]+$', expand=False) if x=='f' else '')
file1.to_csv('/root/Documents/temp1_file_{}.csv'.format(timestr),index = False)

Ниже мой файл CSV:

FileType,Path

d,/

f,/documents/csv/.zip

d,/documents/images

d,/hive/28374849

f,/hadoop/jdjdjd/dnejfn.img

Требуемый CSV-файл:

FileType,Path,FileName

d,/,

f,/documents/csv/.zip,.zip

d,/documents/images,

d,/hive/28374849,

f,/hadoop/jdjdjd/dnejfn.img,dnejfn.img

Я хочу создать новый столбец FileName, где данные в этом столбце должны быть извлечены из столбца Path только тогда, когда столбец Filetype == 'f', иначе данные в этом столбце должны быть нулевым значением или без данных

python pandas python-2.7

28.05.2019 05:53

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

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

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

Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:

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

Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Попробуйте использовать этот подход, чтобы получить последнюю часть из путей. Разделите строку с самой правой стороны один раз, используя «/» в качестве разделителя, и выберите последний элемент (который в основном является именем файла), используя отрицательную индексацию:


file1['FileName'] = ''
file1['FileName'] = file1.apply(lambda x: x['Path'].rsplit("/", 1)[-1]  if x["FileType"]=='f' else '' , axis=1)

file1

FileType    Path    FileName
0   d   /   
1   f   /documents/csv/.zip .zip
2   d   /documents/images   
3   d   /hive/28374849  
4   f   /hadoop/jdjdjd/dnejfn.img   dnejfn.img

используя numpy, где это быстрее, чем функция применения из-за векторизации:

file1['FileName'] = np.where(file1["FileType"]=='f', file1['Path'].str.rsplit("/", n=1).str[-1], '')

FileType    Path    FileName
0   d   /   
1   f   /documents/csv/.zip .zip
2   d   /documents/images   
3   d   /hive/28374849  
4   f   /hadoop/jdjdjd/dnejfn.img   dnejfn.img

28.05.2019 06:26

Ответ принят как подходящий

Использование numpy.where с pandas.Series.str.rsplit:

import numpy as np
import pandas as pd

df['FileName'] = np.where(df['FileType'].eq('f'),df['Path'].str.rsplit('/').str.get(-1), '')

Выход:

  FileType                       Path    FileName
0        d                          /            
1        f        /documents/csv/.zip        .zip
2        d          /documents/images            
3        d             /hive/28374849            
4        f  /hadoop/jdjdjd/dnejfn.img  dnejfn.img

numpy не требуется, но это решение в любом случае.

— 28.05.2019 06:32

28.05.2019 06:31