Выполнение моего цикла python на df и вывод ответов в df

Question

У меня есть датафрейм в Pandas:

In [10]: df
Out[10]: 
                     Domain     Use
0        graph.facebook.com    4242
1            news.bbc.co.uk   23423
2  news.more.news.bbc.co.uk  234432
3       profile.username.co  235523
4           offers.o2.co.uk  235523
5     subdomain.pyspark.org    2325
6       uds.data.domain.net   23523
7         domain.akamai.net   23532

И у меня есть скрипт, который я могу запустить для одного столбца данных: он работает точно так, как я хочу.

In [13]: for row in df.iterrows():
    ...:     cdns = ['akamai', 'maxcdn', 'cloudflare']
    ...:     tld = ['co.uk', 'com', 'org', 'co', 'net']
    ...:     index = df.Domain[df.Domain.str.strip().str.endswith(tuple(tld))].str.split('.').tolist()
    ...:
    ...: for x in index:
    ...:     if (x[len(x)-2]) in cdns:
    ...:         if str(x[len(x)-1]) in tld:
    ...:             print(str(x[len(x)-3])+'.'+str(x[len(x)-2])+'.'+ str(x[len(x)-1]))
    ...:     elif (x[len(x)-2]) in cdns:
    ...:         if str(x[len(x)-2]).rstrip()+'.'+ str(x[len(x)-1]).rstrip() in tld:
    ...:              print(str(x[len(x)-4])+'.'+ str(x[len(x)-3])+'.'+str(x[len(x)-2])+'.'+ str(x[len(x)-1]))
    ...:     elif str(x[len(x)-2]).rstrip()+'.'+ str(x[len(x)-1]).rstrip() in tld:
    ...:         print(str(x[len(x)-3])+'.'+str(x[len(x)-2])+'.'+ str(x[len(x)-1]))
    ...:     elif str(x[len(x)-1]) in tld:
    ...:          print(str(x[len(x)-2])+'.'+ str(x[len(x)-1]))

Но мне нужно добавить новый столбец в фрейм данных с результатом моего скрипта в качестве содержимого.Поэтому я хочу иметь столбцы: - ДОМЕН - ИСПОЛЬЗОВАНИЕ - НОВЫЙ ДОМЕН

Где newdomain = результат моего сценария.

Как я могу это сделать?Я искал максимум и минимум, но безуспешно

ОБНОВЛЕНИЕ Я попробовал следующее - но он добавляет ряд, называемый индексом, в столбец.Вместо этого мне нужен результат цикла for:

In [14]: df
Out[14]: 
                     Domain     Use
0        graph.facebook.com    4242
1            news.bbc.co.uk   23423
2  news.more.news.bbc.co.uk  234432
3       profile.username.co  235523
4           offers.o2.co.uk  235523
5     subdomain.pyspark.org    2325
6       uds.data.domain.net   23523
7         domain.akamai.net   23532

In [15]: df['newdomain']=index

    In [16]: df
    Out[16]: 
                         Domain     Use                        newdomain
    0        graph.facebook.com    4242           [graph, facebook, com]
1            news.bbc.co.uk   23423              [news, bbc, co, uk]
2  news.more.news.bbc.co.uk  234432  [news, more, news, bbc, co, uk]
3       profile.username.co  235523          [profile, username, co]
4           offers.o2.co.uk  235523             [offers, o2, co, uk]
5     subdomain.pyspark.org    2325        [subdomain, pyspark, org]
6       uds.data.domain.net   23523         [uds, data, domain, net]
7         domain.akamai.net   23532            [domain, akamai, net]

Таким образом, цикл for выдаст: facebook.com, bbc.co.uk и т. Д.

Answer 1

Это должно решить проблему

import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'Domain':[' graph.facebook.com','news.bbc.co.uk ']})
df['new_domain']=df.Domain.str.split('.',1, expand=True)[1] # split on '.' then take second element