,可以使用Pandas库中的apply方法结合lambda函数来实现。
首先,将逗号分隔的in字符串转换为一个列表,并将其作为输入值传递给apply方法。然后,使用lambda函数将列表中的每个值映射到Pandas中的相应值。
下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 定义一个映射字典,用于将逗号分隔的in字符串映射到相应的值
mapping = {
'a': 1,
'b': 2,
'c': 3,
'd': 4,
'e': 5
}
# 定义一个函数,将逗号分隔的in字符串映射到相应的值
def map_values(string):
values = string.split(',')
return [mapping.get(value) for value in values]
# 创建一个包含in字符串的DataFrame
df = pd.DataFrame({'in_string': ['a,b,c', 'd,e', 'a,c,e']})
# 使用apply方法结合lambda函数,将in字符串映射到相应的值
df['mapped_values'] = df['in_string'].apply(lambda x: map_values(x))
# 输出结果
print(df)
运行以上代码,将输出如下结果:
in_string mapped_values
0 a,b,c [1, 2, 3]
1 d,e [4, 5]
2 a,c,e [1, 3, 5]
在上述代码中,首先定义了一个映射字典mapping
,用于将每个字母映射到相应的值。然后定义了一个map_values
函数,将逗号分隔的in字符串转换为一个列表,并将列表中的每个值映射到相应的值。接下来,创建了一个包含in字符串的DataFrame,并使用apply方法结合lambda函数,将每个in字符串映射到相应的值,并将结果保存在新的一列mapped_values
中。
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