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计算新列中dataframe中逗号分隔的字符串

可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,将逗号分隔的字符串拆分成一个列表。可以使用Python中的split()函数将字符串按逗号分隔成多个子字符串,并将其存储在一个列表中。
  2. 接下来,可以使用apply()函数将拆分后的列表应用到dataframe的每一行。apply()函数可以接受一个自定义函数作为参数,并将该函数应用到dataframe的每一行。
  3. 在自定义函数中,可以对拆分后的列表进行处理,例如计算列表的长度、求和、平均值等。根据具体需求,可以使用Python中的内置函数或第三方库来完成相应的计算操作。
  4. 最后,将计算结果存储在一个新的列中。可以使用dataframe的assign()函数来创建一个新的列,并将计算结果赋值给该列。

以下是一个示例代码,演示如何计算新列中dataframe中逗号分隔的字符串的长度:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建示例dataframe
df = pd.DataFrame({'strings': ['apple,banana,orange', 'cat,dog', 'elephant']})

# 定义自定义函数,计算字符串列表的长度
def calculate_length(string_list):
    return len(string_list)

# 将逗号分隔的字符串拆分成列表,并计算列表的长度
df['length'] = df['strings'].apply(lambda x: calculate_length(x.split(',')))

# 打印计算结果
print(df)

输出结果如下:

代码语言:txt
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                strings  length
0  apple,banana,orange       3
1             cat,dog       2
2            elephant       1

在这个示例中,我们创建了一个包含字符串的dataframe,并定义了一个自定义函数calculate_length()来计算字符串列表的长度。然后,使用apply()函数将该函数应用到dataframe的每一行,并将计算结果存储在一个名为'length'的新列中。最后,打印出包含计算结果的dataframe。

请注意,以上示例仅演示了如何计算新列中dataframe中逗号分隔的字符串的长度。根据具体需求,可以根据拆分后的列表进行其他计算操作,并将结果存储在新的列中。

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