如何在 fstrings 中使用 .loc?
How to use .loc in fstrings?
我有这样一个数据框:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1': ['abc', 'def', 'tre'],
'col2': ['foo', 'bar', 'stuff']})
col1 col2
0 abc foo
1 def bar
2 tre stuff
和这样的字典:
d = {'col1': [0, 2], 'col2': [1]}
字典包含要从数据框中提取的值的列名和索引,以生成如下所示的字符串:
abc (0, col1)
因此,每个字符串都以元素本身开始,括号中显示索引和列名。
我尝试了以下列表理解:
l = [f"{df.loc[{indi}, {ci}]} ({indi}, {ci})"
for ci, vali in d.items()
for indi in vali]
产生
[' col1\n0 abc (0, col1)',
' col1\n2 tre (2, col1)',
' col2\n1 bar (1, col2)']
所以,几乎没问题,只是需要避免 col1\n0
部分。
如果我尝试
f"{df.loc[0, 'col1']} is great"
我明白了
'abc is great'
根据需要,但是,
x = 0
f"{df.loc[{x}, 'col1']} is great"
我明白了
'0 abc\nName: col1, dtype: object is great'
如何解决这个问题?
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1': ['abc', 'def', 'tre'],
'col2': ['foo', 'bar', 'stuff']})
d = {'col1': [0, 2], 'col2': [1]}
x = 0
[f"{df.loc[x, 'col1']} is great"
for ci, vali in d.items()
for indi in vali]
这给你:
['abc is great', 'abc is great', 'abc is great']
这是您要找的吗?
你也可以通过 x 范围循环
[f"{df.loc[i, 'col1']} is great"
for ci, vali in d.items()
for indi in vali
for i in range(2)]
#output
['abc is great',
'def is great',
'abc is great',
'def is great',
'abc is great',
'def is great']
您看到的是由 loc
访问器 return 编辑的 pd.Series
对象的字符串表示和丑陋的换行符 \n
字符。
您应该使用 pd.DataFrame.at
到 return 标量,并注意此处不需要嵌套 {}
作为索引标签:
L = [f'{df.at[indi, ci]} ({indi}, {ci})' \
for ci, vali in d.items() \
for indi in vali]
print(L)
['abc (0, col1)', 'tre (2, col1)', 'bar (1, col2)']
我有这样一个数据框:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1': ['abc', 'def', 'tre'],
'col2': ['foo', 'bar', 'stuff']})
col1 col2
0 abc foo
1 def bar
2 tre stuff
和这样的字典:
d = {'col1': [0, 2], 'col2': [1]}
字典包含要从数据框中提取的值的列名和索引,以生成如下所示的字符串:
abc (0, col1)
因此,每个字符串都以元素本身开始,括号中显示索引和列名。
我尝试了以下列表理解:
l = [f"{df.loc[{indi}, {ci}]} ({indi}, {ci})"
for ci, vali in d.items()
for indi in vali]
产生
[' col1\n0 abc (0, col1)',
' col1\n2 tre (2, col1)',
' col2\n1 bar (1, col2)']
所以,几乎没问题,只是需要避免 col1\n0
部分。
如果我尝试
f"{df.loc[0, 'col1']} is great"
我明白了
'abc is great'
根据需要,但是,
x = 0
f"{df.loc[{x}, 'col1']} is great"
我明白了
'0 abc\nName: col1, dtype: object is great'
如何解决这个问题?
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1': ['abc', 'def', 'tre'],
'col2': ['foo', 'bar', 'stuff']})
d = {'col1': [0, 2], 'col2': [1]}
x = 0
[f"{df.loc[x, 'col1']} is great"
for ci, vali in d.items()
for indi in vali]
这给你:
['abc is great', 'abc is great', 'abc is great']
这是您要找的吗?
你也可以通过 x 范围循环
[f"{df.loc[i, 'col1']} is great"
for ci, vali in d.items()
for indi in vali
for i in range(2)]
#output
['abc is great',
'def is great',
'abc is great',
'def is great',
'abc is great',
'def is great']
您看到的是由 loc
访问器 return 编辑的 pd.Series
对象的字符串表示和丑陋的换行符 \n
字符。
您应该使用 pd.DataFrame.at
到 return 标量,并注意此处不需要嵌套 {}
作为索引标签:
L = [f'{df.at[indi, ci]} ({indi}, {ci})' \
for ci, vali in d.items() \
for indi in vali]
print(L)
['abc (0, col1)', 'tre (2, col1)', 'bar (1, col2)']