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python - 如何使用另一列列表中的特定元素填充数据框中的空列？

问题描述

有一个由人和订单组成的数据框......

person     order                                 elements
Alice      [drink, snack, salad, fish, dessert]  5          
Tom        [drink, snack]                        2          
John       [drink, snack, soup, chicken]         4          
Mila       [drink, snack, soup]                  3

我想知道顾客的主餐是什么。因此，我想添加另一列 [main_meal]，这将是我的 df。

person     order                               elements   main_meal
Alice      [drink, snack, salad, fish, dessert]  5          fish
Tom        [drink, snack]                        2          none
John       [drink, snack, soup, chicken]         4          chicken
Mila       [drink, snack, soup]                  3          none

规则是，如果客户点了 4 餐或更多餐，则意味着第 4 个元素始终是主菜，所以我想从 order 列的列表中提取第 4 个元素。如果它包含少于 4 个元素，则将“main_meal”分配给 none。我的代码：

df['main_meal'] = ''
if df['elements'] >= 4:
     df['main_meal'] = df.order[3]
else:
     df['main_meal'] = 'none'

它不起作用：

 ValueError                                Traceback (most recent call last)
 <ipython-input-100-39b7809cc669> in <module>()
     1 df['main_meal'] = ''
     2 df.head(5)
 ----> 3 if df['elements'] >= 4:
       4     df['main_meal'] = df.order[3]
       5 else:

 ~\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in __nonzero__(self)
 1571         raise ValueError("The truth value of a {0} is ambiguous. "
 1572                          "Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or 
 a.all()."
 -> 1573                          .format(self.__class__.__name__))
 1574 
 1575     __bool__ = __nonzero__

 ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

我的代码有什么问题？

标签： pythonpandas

解决方案

使用str方法切片

In [324]: df['order'].str[3]
Out[324]:
0       fish
1        NaN
2    chicken
3        NaN
Name: order, dtype: object

In [328]: df['main_meal'] = df['order'].str[3].fillna('none')

In [329]: df
Out[329]:
  person                                 order  elements main_meal
0  Alice  [drink, snack, salad, fish, dessert]         5      fish
1    Tom                        [drink, snack]         2      none
2   John         [drink, snack, soup, chicken]         4   chicken
3   Mila                  [drink, snack, soup]         3      none

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