2024-09-29 19:29:32 发布
网友
我在一个数据帧中有三列。我想让第二和第三列有集合,而不是列表。使用df['column_name_2 and column_name_3'].apply(set)会导致错误,因为据我所知,此函数只接受1个参数。然而,将它们分成两个单独的函数,完全消除了第三列。在
df['column_name_2 and column_name_3'].apply(set)
这就是我所拥有的:
column_1 column_2 column_3 1 [lk, 18m] [kjaf]
这就是我想要的:
我认为需要在嵌套列表中定义列,然后使用sets来定义^{}:
set
df[['column_2', 'column_3']] = df[['column_2', 'column_3']].applymap(set)
或使用循环:
样本:
df = pd.DataFrame({'column_1': [1, 1], 'column_2': [['lk', '18m'], ['lk', 'r']], 'column_3': [['kjaf'], ['ddd']]}) print (df) column_1 column_2 column_3 0 1 [lk, 18m] [kjaf] 1 1 [lk, r] [ddd] df[['column_2', 'column_3']] = df[['column_2', 'column_3']].applymap(set) print (df) column_1 column_2 column_3 0 1 {18m, lk} {kjaf} 1 1 {r, lk} {ddd}
我认为需要在嵌套列表中定义列,然后使用} :
set
s来定义^{或使用循环:
^{pr2}$样本:
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