Python 如何关联来自两个Pandas DataFrame列的列表项

发布于03月11日

我有一个DataFrame，它包含由列表组成的两列.

一列具有特定项目的类别，另一列具有与该类别相关联的分数.

import pandas as pd

cat = [
    ['speed', 'health', 'strength', 'health'],
    ['strength', 'speed', 'speed'],
    ['strength', 'speed', 'health', 'speed']
]

pts = [
    [1, 2, 1.5, -1],
    [2, -1.5, 1.5],
    [-1, 2, 0, 1.5]
]

s_cat = pd.Series(cat, name='cat')
s_pts = pd.Series(pts, name='pts')

df = pd.concat([s_cat, s_pts], axis=1)

输出:

                                 cat              pts
0  [speed, health, strength, health]  [1, 2, 1.5, -1]
1           [strength, speed, speed]   [2, -1.5, 1.5]
2   [strength, speed, health, speed]  [-1, 2, 0, 1.5]

我想将这些列表联系起来，以获得每个类别的分数之和到新的一栏，如果可能的话，还有每个类别的正负分数的计数.

我预计会是这样的:

                                 cat              pts  speed_sum  health_sum  strength_sum  speed_pos  speed_neg  health_pos  health_neg  strength_pos  strength_neg
0  [speed, health, strength, health]  [1, 2, 1.5, -1]        1.0         1.0           1.5          1          0           1           1             1             0
1           [strength, speed, speed]   [2, -1.5, 1.5]        0.0         NaN           2.0          1          1           0           0             1             0
2   [strength, speed, health, speed]  [-1, 2, 0, 1.5]        3.5         0.0          -1.0          2          0           0           0             0             1

def pos(vals): return (vals > 0).sum() def neg(vals): return (vals < 0).sum() tmp = df.explode(["cat", "pts"]) tmp = tmp.pivot_table( index=tmp.index, columns="cat", values="pts", aggfunc=["sum", pos, neg], ) tmp.columns = [f"{b}_{a}" for a, b in tmp.columns] out = pd.concat([df, tmp], axis=1) print(out)

cat pts health_sum speed_sum strength_sum health_pos speed_pos strength_pos health_neg speed_neg strength_neg 0 [speed, health, strength, health] [1, 2, 1.5, -1] 1 1 1.5 1.0 1.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1 [strength, speed, speed] [2, -1.5, 1.5] NaN 0.0 2 NaN 1.0 1.0 NaN 1.0 0.0 2 [strength, speed, health, speed] [-1, 2, 0, 1.5] 0 3.5 -1 0.0 2.0 0.0 0.0 0.0 1.0

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