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python - Pandas DF 列数据拆分

问题描述

我有一个 Pandas DataFrame（如下所示） 

Room_ID        Chamber_ID        Floor_Name
-----------  ------------     ------------------------ 
111,222                 9 
111                     9 
None                    1 
111,222,333             1

还有一个功能

def GetFloorName(Room_ID, Chamber_ID):
   THis Will Return the Floor_Name

DF 中的这些数据必须在每一行中一个一个地推送到函数中，就像在第一行中一样

the Data is 111,222 in Room_ID and 9 in Chamber_id```

所以函数调用应该像

    GetFloorName(111,9) which will return a Value (For Eg: X)
    GetFloorName(222,9) which will return a Value (For Eg: Y)

现在这两个值都需要以Floor_Name逗号分隔更新，如下所示：

预期输出 DF

Room_ID        Chamber_ID        Floor_Name
-----------  ------------     ------------------------ 
111,222                 9         X,Y
111                     9 
None                    1 
111,222,333             1

如何使用熊猫做到这一点？

标签： pythonpandas

解决方案

我认为您正在寻找的是 df.appy()

# Your function would look like this
def GetFloorName(Room_ID, Chamber_ID):
    # Return None If Room_ID is None
    if  Room_ID is None:
        return None

    floor = []
    #split by comma and loop over all 
    for z in Room_ID.split(','):
        floor.append(sqlcall(z,Chamber_ID))
    return ','.join(floor)

#dummy sqlcall
def sqlcall(f,z):
    if z>5:
        return X
    else:
        return Y 

#apply the function on the series
df['Floor_Name'] = df.apply(lambda x:  GetFloorName(x.Room_ID, x.Chamber_ID),axis=1)

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