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python - 拆分列中的值并创建新的列小问题

问题描述

我有一个调查数据，其中一列如下：

Evaluations_Col

E: 3, D: 3, C: 3, S: 3, E: 3, X, K: 3   
E: 1, D: 1, C: 1, S: 1, E: 1, X, K: 1
E: 2, D: 2, C: 2, S: 2, E: 2, X, K: 2 
E: 5, D: 5, C: 5, S: 5, E: 5, X, K: 5
E: 3, D: 1, C: 1, S: 1, E: 1, X, K: 1

注意：我需要忽略列中的 X 值。

我想提取每个评估并将它们分开为每种评估类型的列。最后预期的列将如下所示：

E_col    D_col     C_Col   ...

3          3         3
1          1         1
2          2         2
5          5         5
3          1         1

我可以用逗号分隔它们并获得这样的列表，[E: 3, D: 3, C: 3, S: 3, E: 3, K: 3] 如何为每个创建单独的列并正确传播相应的值？

我可以通过这个正常实现，但是X值会导致问题 bc 字典......我该如何排除它？

df1 = pd.DataFrame([dict([y.split(':') for y in x.split(',')]) for x in test_col])
df1.head()

错误是

ValueError: dictionary update sequence element #9 has length 1; 2 is required

标签： pythonpandas

解决方案

仅使用带有 ':' 分隔符的列表理解和过滤行：

让我们将列表理解分解为部分：

  1. 在线循环：for x in test_col
  2. x通过用 ',' 分割仅将行（用 表示）分隔到列：for y in x.split(',')
  3. 仅当存在“：”分隔符时才将列拆分为键值对：（y.split(':') for y in x.split(',') ***only*** if ':' in y解决了所描述的问题）

代码：

import pandas as pd
import numpy as np

test_col = []
with open('data.csv', 'r') as f:
    test_col = [l.strip() for l in f.readlines()]

df = pd.DataFrame([dict([y.split(':') for y in x.split(',') if ':' in y]) for x in test_col])
print(df.head())

输出：

    E   D   C   S   E   K
0   3   3   3   3   3   3
1   1   1   1   1   1   1
2   2   2   2   2   2   2
3   5   5   5   5   5   5
4   3   1   1   1   1   1

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