我有以下資料框：
# initialize list of lists
data = [['1', "Tag1, Tag323, Tag36"], ['2', "Tag11, Tag212"], ['4', "Tag1, Tag12, Tag3, Tag324"]]
# Create the pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns = ['ID', 'Tag'])
print(df)
ID Tag
1 Tag1, Tag323, Tag36
2 Tag11, Tag212
4 Tag1, Tag12, Tag3, Tag324
我想使用以下條件操作"Tag1, Tag2, Tag3"列中的字串值（例如） 。tag在每一行中，如果有超過 2 個標簽，則輸出應如下所示"Tag1, Tag2 .."。標簽長度可以不同。
print(df)
ID Tag
1 Tag1, Tag323 ..
2 Tag11, Tag212
4 Tag1, Tag12 ..
有誰知道 Pandas 應用和 lambda 方法來解決這個問題？
uj5u.com熱心網友回復：
想法是拆分標簽Series.str.split，如果長度更大，例如N選擇第一個N值并加入：
N = 2
s = df['Tag'].str.split(",")
df['Tag'] = df['Tag'].mask(s.str.len().gt(N), s.str[:N].str.join(",") "...")
print (df)
ID Tag
0 1 Tag1, Tag323...
1 2 Tag11, Tag212
2 4 Tag1, Tag12...
解決方案apply：
N = 2
df['Tag'] = df['Tag'].apply(lambda x: ', '.join(x.split(',')[:N]) '...'
if x.count(',') 1 > N else x)
或者：
N = 2
df['Tag'] = df['Tag'].mask(df['Tag'].str.count(',').gt(N),
df['Tag'].apply(lambda x: ', '.join(x.split(',')[:N]) '...'))
uj5u.com熱心網友回復：
len_ = len('Tag1, Tag2, Tag3')
df['Tag'] = [x if len(x)<len_ else "Tag1, Tag2 .." for x in df['Tag'] ]
您可以選擇自己的長度。
輸出：
ID Tag
0 1 Tag1, Tag2 ..
1 2 Tag1, Tag2
2 4 Tag1, Tag2 ..
uj5u.com熱心網友回復：
我會按照以下方式進行
import re
import pandas as pd
data = [['1', "Tag1, Tag323, Tag36"], ['2', "Tag11, Tag212"], ['4', "Tag1, Tag12, Tag3, Tag324"]]
df = pd.DataFrame(data, columns = ['ID', 'Tag'])
def shorten(text):
return re.sub(r'(\S ,\s \S ),\s \S .*', r'\1..', text)
df['Tag'] = df['Tag'].apply(shorten)
print(df)
給出輸出
ID Tag
0 1 Tag1, Tag323..
1 2 Tag11, Tag212
2 4 Tag1, Tag12..
說明：我使用re.sub帶有捕獲組的函式，符號的含義如下：(... )- 捕獲組\S- 非空白字符\s- 空白字符 - 一個或多個重復.- 零個或多個重復.- 任何字符，,- 文字逗號。如果找到的文本確實包含正則運算式，即至少 3 個非空白運行，則將其替換為兩個第一個運行以及它們之間的兩個點處的內容，其他文本不受影響。
uj5u.com熱心網友回復：
只需使用這個簡單的代碼：
for i in df.Tag:
a = i.split(",")
if len(a)>2:
b = a[0:2]
c = ",".join(b) ".."
df["Tag"] = c
uj5u.com熱心網友回復：
ol'split和joinMethods 可能只在這里作業。我將在下面撰寫整個函式，但這也可以轉換為 lambda 函式
def tag_splitter(text):
split_text = text.split(',')
if len(split_text) > 2:
return ','.join(split_text[:2]) '..'
return ','.join(split_text)
完成后，apply這個到你的專欄（比如df[‘tag’].apply(tag_splitter)）
此外，引號在我的螢屏上顯示錯誤（但我目前無法更改它們）。確保使用正確的單引號
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