将项目从一列映射到 Pandas 中的新列的有效方法

Question

假设我有一个名为 df_1 的 Pandas df，其中一行如下所示：

id	rank_url_agg	url_list
2223	['gtech.com','gm.com', 'ford.com']	['google.com','gtech.com','autoblog.com','gm.com', 'ford.com']

我想创建一个名为 url_list_agg 的新列，它为每一行执行以下操作：

遍历 url_list
如果 URL 不存在于同一行的 rank_url_agg 中，则赋值为 0。
如果URL存在于rank_url_agg中，那么分配对应于rank_url_agg列表的长度和那个[的索引之间的差异的值=52=] 在 rank_url_agg.
完成 url_list 中所有 URL 的迭代后，将结果包装到一个列表中。

所以最后，新 url_list_agg 列的第一行将变为 [0,3,0,2,1]。

我已经尝试运行以下脚本（仅测试第一行而不是整个数据帧）：

for item in agg_report['url_list'][0]:
    if item in agg_report['rank_url_agg'][0]:
        item=len(rank_url_agg[0]) - agg_report['rank_url_agg'][0].index(item)
    else:
        item=0

但是当我检查 agg_report['url_list'][0] 时，它仍然只返回这个列表：['google.com','gtech.com','autoblog.com','gm.com', 'ford.com']。所以我的代码不起作用。

任何有关如何为数据框中的每一行实现此目标的建议，我们将不胜感激！

Answer 1

您没有分配回实际的数据帧。

def idx(a, b):
    return [len(a) - a.index(x) if x in a else 0 for x in b]

df_1 = df_1.assign(url_list_agg=[*map(idx, df_1.rank_url_agg, df_1.url_list)])

将项目从一列映射到 Pandas 中的新列的有效方法

Efficient way to map items from one column into new column in Pandas

loops

list-comprehension

list

apply

pandas