pandas 子集数据框中的反向字符串列

Question

我有以下数据框。

    ID  LOC Alice   Bob  Karen
0   1   CH  9|5 6|3 4|4
1   2   ES  1|1 0|8 2|0
2   3   DE  2|4 6|6 3|1
3   4   ES  3|9 1|2 4|2

Alice 和 Bob 列包含字符串值。我想根据另一列的值反转这些列中的字符串。例如，在 LOC==ES 的位置，反转相应列中的字符串将如下所示：

    ID  LOC Alice   Bob   Karen
0   1   CH  9|5 6|3 4|4
1   2   ES  1|1 8|0 0|2
2   3   DE  2|4 6|6 3|1
3   4   ES  9|3 2|1 2|4

有没有一种快速的方法可以对包含数千行的 csv 文件中的所有匹配行执行此操作？

谢谢。

Answer 1

#cols = ['Alice','Bob']
In [17]: cols = df.columns.drop(['ID','LOC'])

In [18]: df.loc[df.LOC=='ES', cols] = df.loc[df.LOC=='ES', cols].apply(lambda x: x.str[::-1])

In [19]: df
Out[19]:
   ID LOC Alice  Bob Karen
0   1  CH   9|5  6|3   4|4
1   2  ES   1|1  8|0   0|2
2   3  DE   2|4  6|6   3|1
3   4  ES   9|3  2|1   2|4

Answer 2

使用 df.loc 获取行切片，然后使用 df.applymap 在 Alice 和 Bob 列上应用字符串反向 [::-1] 操作。

In [533]: df.loc[df['LOC'] == 'ES', ['Alice', 'Bob']] = \
                 df.loc[df['LOC'] == 'ES', ['Alice', 'Bob']].applymap(lambda x: x[::-1])

In [534]: df
Out[534]: 
   ID LOC Alice  Bob Karen
0   1  CH   9|5  6|3   4|4
1   2  ES   1|1  8|0   2|0
2   3  DE   2|4  6|6   3|1
3   4  ES   9|3  2|1   4|2

Answer 3

您可以尝试使用 .apply() 作为示例条件，其中列 LOC == 'ES':

df['Alice'] = df[['LOC','Alice']].apply(lambda x: x['Alice'][::-1] if x['LOC'] == 'ES' else x['Alice'], axis=1)

请注意，在我的回答中，[::-1] 是一种反转字符串的方法

pandas 子集数据框中的反向字符串列

Reverse string columns in a pandas subset dataframe

python

string

reverse

pandas