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Michael
Asked: 2024-03-09 04:44:12 +0800 CST

Pandas：使一列中的列表大小与另一列中的列表大小相同

  • 772

我有两列：serial_number和inv_number包含列表。如果有一个inv_number用于多个serial_number，我需要使 's 列表的大小inv_number与 's 相同serial_number。

    serial_number                                       inv_number
28  [С029768, С029775]                                  [101040031171, 101040031172]
29  [090020960190402011, 090020960190402009]            [210134002523, 210134002524]
31  [1094]                                              [410124000215]
32  [01]                                                [101040022094]
33  [F161B5, F17D86, F17D8D, F1825C, F1825A, F1825D]    [101040026976]

在索引 33 处，我们有 6 个序列号，但有 1 个库存号，因此应更改为

[101040026976, 101040026976, 101040026976, 101040026976, 101040026976, 101040026976]

我尝试通过“乘以”值来制作列表（例如[value] * N）：

si.loc[si['inv_number'].apply(len)==1, 'inv_number'].apply
    (lambda x: [str(x[0])] * si['serial_number'].apply(len).values)

但它给了我一个错误：

UFuncTypeError: ufunc 'multiply' 不包含签名匹配类型的循环 (dtype('<U12'), dtype('int64')) -> None

我怎么解决这个问题？

python

2 个回答

  1. Best Answer

    尝试：

    mask = (df["serial_number"].str.len() > 1) & (df["inv_number"].str.len() == 1)
df.loc[mask, "inv_number"] = df["serial_number"].str.len() * df.loc[mask, "inv_number"]

print(df)

    印刷：

                                           serial_number                                                                            inv_number
28                                [С029768, С029775]                                                          [101040031171, 101040031172]
29          [090020960190402011, 090020960190402009]                                                          [210134002523, 210134002524]
31                                            [1094]                                                                        [410124000215]
32                                              [01]                                                                        [101040022094]
33  [F161B5, F17D86, F17D8D, F1825C, F1825A, F1825D]  [101040026976, 101040026976, 101040026976, 101040026976, 101040026976, 101040026976]
    • 4

  2. 和map，len＆mul：

    df["inv_number"] *= (-df.map(len).diff(axis=1).iloc[:, -1]).add(1)
    序列号 存货编号
    0 ['С029768', 'С029775'] ['101040031171','101040031172']
    1 ['090020960190402011'，'090020960190402009'] ['210134002523','210134002524']
    2 [‘1094’] ['410124000215']
    3 [‘01’] ['101040022094']
    4 ['F161B5'、'F17D86'、'F17D8D'、'F1825C'、'F1825A'、'F1825D'] ['101040026976'，'101040026976'，'101040026976'，'101040026976'，'101040026976'，'101040026976']
    • 3

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