我正在比較sb_list反對的串列值psr_list。如果sb_list['ASINs']在任何來自的串列中找到來自的所有串列項psr_list['Child ASIN']，sb_list['bucket']則標記為'clean'。這部分代碼運行良好......
我遇到的問題是填充sb_list['Group']. 如果['bucket']被標記'clean'，sb_list['Group']則應等于psr_list['Group']找到匹配項的對應位置。
我正在嘗試運行該函式來檢查sb_list['ASINs']反對的每個串列psr_list['Group']，并回傳一個元組，如果找到匹配項，則元組的第一個值是干凈/混合的，元組的第二個值是任何psr_list['Group']值匹配行。
這與我幾周前提出的另一個問題相似，但與我認為它值得單獨發帖的地方有很大不同。
資料：
import pandas as pd
list1 = [
['1', ['hi', 'there', '10', '14', '15']],
['2', ['7', '13', '25', '46', '50']],
['3', ['hello', 'du', '6', '19', '36']],
['4', ['hi', '19', '24', '26', '29']]]
psr_list = pd.DataFrame(list1, columns =['Group', 'Child ASIN'])
list2 = [
['a', ['hi', 'there']],
['r', ['hello', 'du', 'th']],
['e', ['hello', '9']],
['f', ['hello', '6', '36']],
['w', ['hello', '6', '37']],
['a', ['24', '29']],
['q', ['hi', '14', '15']]]
sb_list = pd.DataFrame(list2, columns =['camp', 'ASINs'])
sb_list['bucket'] = ""
sb_list['Group'] = ""
我的嘗試：
def process(psr_asin_list, sb_ap_asin_list):
return [compare(psr_asin_list, sb_sp_row) for sb_sp_row in sb_ap_asin_list]
def compare(psr_asin_list, sb_sp_row):
counter = 0
while counter < psr_asin_list.shape[0]:
if all(asins in psr_asin_list[counter] for asins in sb_sp_row): return ('clean', psr_asin_list['Group'])
counter =1
return ('mixed', '')
sb_list['bucket'] = process(psr_list['Child ASIN'].to_numpy(), sb_list['ASINs'].to_numpy())[0]
sb_list['Group'] = process(psr_list['Child ASIN'].to_numpy(), sb_list['ASINs'].to_numpy())[1]
期望的輸出：
camp ASINs bucket Group
0 a [hi, there] clean 1
1 r [hello, du, th] mixed
2 e [hello, 9] mixed
3 f [hello, 6, 36] clean 3
4 w [hello, 6, 37] mixed
5 a [24, 29] clean 4
6 q [hi, 14, 15] clean 1
uj5u.com熱心網友回復：
您可以set.issubset在串列推導中使用來檢查 insb_list中的任何串列是否包含在psr_list. 如果串列存在，則在它存在的地方獲取“組”值，如果沒有填寫""。請注意，這假設只有一個串列psr_list包含來自 的串列sb_list。
bucket然后根據是否找到“組”值填寫：
def get_group(asin):
group = psr_list.loc[[set(asin).issubset(y) for y in psr_list['Child ASIN'].tolist()], 'Group']
return group.iat[0] if not group.empty else ''
sb_list['Group'] = sb_list['ASINs'].apply(get_group)
sb_list['bucket'] = np.where(sb_list['Group']=='', 'mixed', 'clean')
輸出：
camp ASINs bucket Group
0 a [hi, there] clean 1
1 r [hello, du, th] mixed
2 e [hello, 9] mixed
3 f [hello, 6, 36] clean 3
4 w [hello, 6, 37] mixed
5 a [24, 29] clean 4
6 q [hi, 14, 15] clean 1
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