Как построить понимание списка с вложенными для циклов и условными для панд? - PullRequest
Новая
       7

Как построить понимание списка с вложенными для циклов и условными для панд?

0 голосов
/ 07 октября 2018

У меня проблемы с получением следующего сложного понимания списка, чтобы работать как положено.Это двойной вложенный цикл с условными выражениями.

Позвольте мне сначала объяснить, что я делаю: 

import pandas as pd

dict1 = {'stringA':['ABCDBAABDCBD','BBXB'], 'stringB':['ABDCXXXBDDDD', 'AAAB'], 'num':[42, 13]}

df = pd.DataFrame(dict1)
print(df)
        stringA       stringB  num
0  ABCDBAABDCBD  ABDCXXXBDDDD   42
1          BBXB          AAAB   13

Этот DataFrame имеет два столбца stringA и stringB со строками, содержащими символы A, B, C, D, X.По определению эти две строки имеют одинаковую длину.

На основе этих двух столбцов я создаю словари, в которых stringA начинается с индекса 0, а stringB начинается с индекса, начинающегося с num.

Вот функция, которую я использую: 

def create_translation(x):
    x['translated_dictionary'] = {i: i +x['num'] for i, e in enumerate(x['stringA'])}
    return x

df2 = df.apply(create_translation, axis=1).groupby('stringA')['translated_dictionary']


df2.head()
0    {0: 42, 1: 43, 2: 44, 3: 45, 4: 46, 5: 47, 6: ...
1                         {0: 13, 1: 14, 2: 15, 3: 16}
Name: translated_dictionary, dtype: object

print(df2.head()[0])
{0: 42, 1: 43, 2: 44, 3: 45, 4: 46, 5: 47, 6: 48, 7: 49, 8: 50, 9: 51, 10: 52, 11: 53}

print(df2.head()[1])
{0: 13, 1: 14, 2: 15, 3: 16}

Это верно.

Однако в этих строках есть символы «X».Для этого требуется специальное правило: если X находится в stringA, не создавайте пару ключ-значение в словаре.Если X находится в stringB, то значение должно быть не i + x['num'], а -500.

Я попробовал следующее понимание списка: 

def try1(x):
    for count, element in enumerate(x['stringB']):
        x['translated_dictionary'] = {i: -500 if element == 'X' else  i + x['num'] for i, e in enumerate(x['stringA']) if e != 'X'}
    return x

Это дает неправильный ответ.

df3 = df.apply(try1, axis=1).groupby('stringA')['translated_dictionary']

print(df3.head()[0]) ## this is wrong!
{0: 42, 1: 43, 2: 44, 3: 45, 4: 46, 5: 47, 6: 48, 7: 49, 8: 50, 9: 51, 10: 52, 11: 53}

print(df3.head()[1])   ## this is correct! There is no key for 2:15!
{0: 13, 1: 14, 3: 16}

Нет значений -500!

Правильный ответ: 

print(df3.head()[0])
{0: 42, 1: 43, 2: 44, 3: 45, 4:-500, 5:-500, 6:-500, 7: 49, 8: 50, 9: 51, 10: 52, 11: 53}

print(df3.head()[1])
{0: 13, 1: 14, 3: 16}

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 07 октября 2018

Вот простой способ, без каких-либо пониманий (потому что они не помогают прояснить код): 

def create_translation(x):
    out = {}
    num = x['num']
    for i, (a, b) in enumerate(zip(x['stringA'], x['stringB'])):
        if a == 'X':
            pass
        elif b == 'X':
            out[i] = -500
        else:
            out[i] = num
        num += 1
    x['translated_dictionary'] = out
    return x
0 голосов
/ 07 октября 2018

Почему бы не сгладить свой df, вы можете проверить это сообщение и воссоздать dict 

n=df.stringA.str.len()
newdf=pd.DataFrame({'num':df.num.repeat(n),'stringA':sum(list(map(list,df.stringA)),[]),'stringB':sum(list(map(list,df.stringB)),[])})


newdf=newdf.loc[newdf.stringA!='X'].copy()# remove stringA value X
newdf['value']=newdf.groupby('num').cumcount()+newdf.num # using groupby create the cumcount 
newdf.loc[newdf.stringB=='X','value']=-500# assign -500 when stringB is X
[dict(zip(x.groupby('num').cumcount(),x['value']))for _,x in newdf.groupby('num')] # create the dict for different num by group
Out[390]: 
[{0: 13, 1: 14, 2: 15},
 {0: 42,
  1: 43,
  2: 44,
  3: 45,
  4: -500,
  5: -500,
  6: -500,
  7: 49,
  8: 50,
  9: 51,
  10: 52,
  11: 53}]
...