917 1st St, Dallas, TX 75001
682 Chestnut St, Boston, MA 02215
669 Spruce St, Los Angeles, CA 90001
669 Spruce St, Los Angeles, CA 90001
所以，我試圖從給定的資料中提取城市和州......
def get_city_state(address):
asplit = address.split(",")
ssplit = address.split(" ")
city = asplit[1].split()[-1]
state = asplit[2].split()[0]
return city , state
all_data['City'] = all_data['Purchase Address'].apply(lambda x: f"{get_city_state(x)}")
all_data.head()
uj5u.com熱心網友回復：
你想要這個嗎 ？
all_data = pd.DataFrame({'Purchase Address': ['917 1st St, Dallas, TX 75001',
'682 Chestnut St, Boston, MA 02215',
'669 Spruce St, Los Angeles, CA 90001',
'669 Spruce St, Los Angeles, CA 90001']})
只是城市：
def get_city_state(address):
asplit = address.split(",")
ssplit = address.split(" ")
city = asplit[1].split()[-1]
state = asplit[2].split()[0]
return city
all_data['City'] = all_data['Purchase Address'].apply(get_city_state).to_list()
只是美國：
def get_city_state(address):
asplit = address.split(",")
ssplit = address.split(" ")
city = asplit[1].split()[-1]
state = asplit[2].split()[0]
return states
all_data['States'] = all_data['Purchase Address'].apply(get_city_state).to_list()
兩個都 ：
def get_city_state(address):
asplit = address.split(",")
ssplit = address.split(" ")
city = asplit[1].split()[-1]
state = asplit[2].split()[0]
return city , state
all_data[['City', 'State']] = all_data['Purchase Address'].apply(get_city_state).to_list()
輸出 ：
uj5u.com熱心網友回復：
最簡單的方法是使用 Pandas。我想您在 csv 檔案中有資料，或者您可以將它們編輯為 csv 檔案。然后：
1o進口熊貓：
import pandas as pd
2o 使用您的資料創建一個資料框（可以是 csv、jason、xls、...）。在這種情況下，代碼指的是一個逗號分隔的 csv 檔案：
pd.read_csv('path or url of csv file', sep = ',')
輸出：列印您的資料框 thar 之后，您可以編輯該行并分配給一個 var：
df = pd.read_csv('path or url of csv file', sep = ',')
現在，要提取您需要的列：
df(['City','State'])
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