熊猫 - 在数据集名称中的索引和索引匹配列表值，并将列表值与新列列表值

Question

我有一个类似的熊猫数据框架：

Dataset                             Volume_ft3
Sonar_Raster_0.tif                  2055
Sonar_Raster_1.tif                  6784
Sonar_Raster_FocalMean_5x5_0.tif    2045
Sonar_Raster_FocalMean_5x5_1.tif    6752

我想附加一个名为“ sonar_points”的新列，该列是根据数据集名称中的唯一数值标识符匹配从列表到数据集的值。

我的列表是[5525,4374]，我需要在数据集名称中查找索引号，将其匹配到列表索引，然后在新列中输出该值，以便于此，该值是结果的数据框：

Dataset                             Volume_ft3    Sonar_Points
Sonar_Raster_0.tif                  2055          5525
Sonar_Raster_1.tif                  6784          4374
Sonar_Raster_FocalMean_5x5_0.tif    2045          5525
Sonar_Raster_FocalMean_5x5_1.tif    6752          4374

我已经尝试了下面的代码，但没有考虑具有相同索引的数据集。

df = df.append(pd.DataFrame(Sonar_pts_List, columns=['Sonar_Points']),ignore_index=False)

Answer 1

您可以将数据集标识符提取到单独的列中，然后将其用于MERGE带有声纳点值列表的数据：

df['spi'] = df['Dataset'].str.extract(r'_(\d+)\.').astype(int)
df = df.merge(pd.DataFrame(l, columns=['Sonar_Points']), left_on='spi', right_index=True).drop('spi', axis=1).sort_index()

输出：

                            Dataset  Volume_ft3  Sonar_Points
0                Sonar_Raster_0.tif        2055          5525
1                Sonar_Raster_1.tif        6784          4374
2  Sonar_Raster_FocalMean_5x5_0.tif        2045          5525
3  Sonar_Raster_FocalMean_5x5_1.tif        6752          4374

Answer 2

一种使用pandas.series.str.stract的方法。

注意：如果有超过列表长度的索引，这将失败。

l = [5525, 4374]

df["Sonar_Points"] =  [l[i] for i in 
                       df["Dataset"].str.extract("_(\d+)\.", expand=False).astype(int)]
print(df)

输出：

                            Dataset  Volume_ft3  Sonar_Points
0                Sonar_Raster_0.tif        2055          5525
1                Sonar_Raster_1.tif        6784          4374
2  Sonar_Raster_FocalMean_5x5_0.tif        2045          5525
3  Sonar_Raster_FocalMean_5x5_1.tif        6752          4374

Answer 3

您可以轻松地使用pd.concat解决此问题，因为每个数据框架的长度匹配。

df = pd.concat([df, pd.DataFrame(Sonar_pts_List, columns='Sonar_Points')], axis=1)

您还可以使用以下内容将新列分配给A dataframe ，并使用匹配索引：

df['Sonar_Points'] = Sonar_pts_List

如果从上面发生错误。只需克隆一个小列（即便宜的值，以至于不占用过多的资源），即可 backfill 新值。

一个例子：

df['Sonar_Points'] = df['Volume_ft3']
df['Sonar_Points'] = Sonar_pts_List