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iBeMeltin
Asked: 2024-04-17 02:50:15 +0800 CST

删除所有列值，但检查是否存在任何元组

  • 772

我有多个数据框，它们使用相同的函数来删除所有值。然而，有些值是元组，每当我遇到剥离元组时它就会抛出错误。

我的函数如下所示：

for col in df.columns:
        if df[col].dtype == 'object':   
            df[col] = df[col].apply(lambda x: str(x).strip())

我有另一个针对特定数据框的函数，该数据框始终具有元组：

for col in df.columns:
        if df[col].dtype == 'object':   
            df[col] = df[col].apply(lambda x: str(x).strip())

    df['Commodity'] = [(x.strip() for x in ls) for ls in df['Commodity'].values]
    df['Commodity'] = df['Commodity'].apply(sorted)

第二个函数在到达 Commodity 列时总是会抛出错误，因为它不会处理元组。我该如何处理第一个函数中的特定情况？

python

1 个回答

  1. Best Answer

    怎么样：

    for col in df.columns:
        if df[col].dtype == 'object':   
            df[col] = df[col].apply(lambda x: str(x).strip() if isinstance(x, str)
                                              else (s.strip() for s in x))

    或者使用自定义递归函数：

    def cust_strip(x):
    if isinstance(x, str):
        return x.strip()
    if isinstance(x, tuple):
        return tuple(cust_strip(item) for item in x)
    return x

for col in df.columns:
        if df[col].dtype == 'object':   
            df[col] = df[col].apply(cust_strip)

    例子：

    # input
df = pd.DataFrame({'str': [' abc ', 'def '],
                   'tuple': [(' ghi', ' jkl '), ('mno ',)]})

# output:
out = pd.DataFrame({'str': ['abc', 'def'],
                    'tuple': [('ghi', 'jkl'), ('mno',)]})
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