lambda功能带有循环和条件

发布于 2025-02-07 21:34:43 字数 498 浏览 1 评论 0原文

我想在所有行中处理PANDAS DataFrame的列。

示例：

df_column:
    0     urewjf, abc, urewurwe
    1     fdsfs, kjf, oirpiewpoirew...
    2     ab, yryrewy, popof...

我想处理的值：

在具有Len＆lt; 4示例的字符串开头添加空白：'abc'，'ab'

我试图将每个行/系列转换为字符串，然后运行lambda函数将其应用于每一行：

list(map(lambda x: (x.rjust(5) for x in df.column if len(x) < 4), df.column))

它不起作用。

另外，由于系列类型，我使用.apply（）时会遇到问题，但是显然我的lambda功能未正确构建。

有什么想法吗？先感谢您

原文

I have a column in Pandas DataFrame which I would like to process for all rows.

Example:

df_column:
    0     urewjf, abc, urewurwe
    1     fdsfs, kjf, oirpiewpoirew...
    2     ab, yryrewy, popof...

What I want to do with thouse values:

add blank space in the beginning of the strings which have len<4 EXAMPLE: ' abc', ' ab'

I was trying to convert each row/Series into string and then run lambda function to apply it for each row:

list(map(lambda x: (x.rjust(5) for x in df.column if len(x) < 4), df.column))

It was not working.

Also, I have issues when I use .apply() because of the Series type, but apparantly my lambda function is not constructed correctly.

Any ideas?
Thank you in advance

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还在原地等你 2025-02-14 21:34:43

您可以只使用Pandas矢量化的字符串方法：

df.<your_column_name> = df.<your_column_name>.str.rjust(5)

You can just use a pandas vectorised string methods:

df.<your_column_name> = df.<your_column_name>.str.rjust(5)

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情丝乱 2025-02-14 21:34:43

df = pd.DataFrame({
    "TX_F1": [
        "urewjf",
        "fdsfs",
    ],
    "TX_F2": [
        "abc",
        "kjf"
    ]
})

df.applymap(lambda x: str(x).rjust(5))

df = pd.DataFrame({
    "TX_F1": [
        "urewjf",
        "fdsfs",
    ],
    "TX_F2": [
        "abc",
        "kjf"
    ]
})

df.applymap(lambda x: str(x).rjust(5))

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