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从列表列表创建 pandas 数据框，但有不同的分隔符

2024-03-03

我有一个列表列表：

     [['1', 'Toy Story (1995)', "Animation|Children's|Comedy"],
     ['2', 'Jumanji (1995)', "Adventure|Children's|Fantasy"],
     ['3', 'Grumpier Old Men (1995)', 'Comedy|Romance']]

我想最终得到一个包含这些列的 pandas 数据框。

cols = ['MovieID', 'Name', 'Year', 'Adventure', 'Children', 'Comedy', 'Fantasy', 'Romance']

For the 'Adventure', 'Children', 'Comedy', 'Fantasy', 'Romance'列，数据将为 1 或 0。

我试过了：

for row in movies_list:
    for element in row:
        if '|' in element:
            element = element.split('|')

然而，原始列表没有发生任何变化..完全被难住了。


Use DataFrame构造函数与str.get_dummies http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.str.get_dummies.html:

L = [['1', 'Toy Story (1995)', "Animation|Children's|Comedy"],
     ['2', 'Jumanji (1995)', "Adventure|Children's|Fantasy"],
     ['3', 'Grumpier Old Men (1995)', 'Comedy|Romance']]
df = pd.DataFrame(L, columns=['MovieID','Name','Data'])


df1 = df['Data'].str.get_dummies()
print (df1)
   Adventure  Animation  Children's  Comedy  Fantasy  Romance
0          0          1           1       1        0        0
1          1          0           1       0        1        0
2          0          0           0       1        0        1

对于列Name and Year need split http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.str.split.html and rstrip http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.str.rstrip.html用于删除尾随), also Year被转换为ints.

df[['Name','Year']] = df['Name'].str.split('\s\(', expand=True)
df['Year'] = df['Year'].str.rstrip(')').astype(int)

最后删除列Data并添加df1原始由join http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.join.html:

df = df.drop('Data', axis=1).join(df1)
print (df)
  MovieID              Name  Year  Adventure  Animation  Children's  Comedy  \
0       1         Toy Story  1995          0          1           1       1   
1       2           Jumanji  1995          1          0           1       0   
2       3  Grumpier Old Men  1995          0          0           0       1   

   Fantasy  Romance  
0        0        0  
1        1        0  
2        0        1
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