映射列值熊猫[重复]
我有一个 CSV 文件，其中包含名称和电子邮件列。我的目标是映射一个新列，即将列名分成两列，名字和姓氏。以下示例表。
Names, Email
aa bb, aa@bb.com
bb cc, bb@cc.com
cc dd, cc@dd.com
将
First Name, Last Name, Email
aa, bb, aa@bb.com
bb, cc, bb@cc.com
cc, dd, cc@dd.com
老实说，我目前只能阅读关于熊猫的文件，我已经阅读了一些关于熊猫地图的文章，但是我还没有找到合适的。
谢谢。
共有1个答案
您可以尝试：
df[['First_Name','Last_Name']]=df.pop('Names').str.split(" ",expand=True)
print(df)
Email First_Name Last_Name
0 aa@bb.com aa bb
1 bb@cc.com bb cc
2 cc@dd.com cc dd
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我已经看到了将一个列/系列分解成熊猫数据框架的多个列这一主题的一些变体，但是我一直在尝试做一些事情，但是现有的方法并没有真正成功。 给定如下数据帧: 我想将系列中的项目转换为列，以 值作为值，如下所示： 我觉得这应该是一个相对简单的问题，但我已经为此努力了几个小时，不断增加的复杂程度，但没有成功。
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问题内容： 我已经看到了将一个列/系列分解为Pandas数据框的多个列的主题的几种变体，但是我一直在尝试做点事情，而实际上并没有成功地使用现有方法。 给定这样的一个DataFrame： 我想将系列中的项目转换为以值作为值的列，如下所示： 我觉得这应该是相对简单的事情，但是由于卷积水平的提高，我已经为此花了几个小时不停地努力，但没有成功。 问题答案： 有几种方法： 使用： 使用： 使用后跟：
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问题内容： 抱歉，是否曾有人问过这个问题，但我进行了广泛调查，没有结果。 我想创建一个新列，该列根据某些规则映射的多个值，例如a = [1,2,3]为1，a = [4,5,6,7]为2，a = [8 ，9,10]为3。一对一映射对我来说很清楚，但是如果我想按值列表或范围进行映射怎么办？ 我遵循这些原则… 问题答案： 有几种选择。 熊猫通过/ NumPy通过 NumPy通过 的元素是布尔级数，因此对
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问题内容： 我知道这个问题有很多主题，但是没有一种方法适合我，因此我将发布有关我的具体情况的信息 我有一个看起来像这样的数据框： 我想做的是将“性别”列中的全0替换为“女”，并将所有1替换为“男”，但是当我使用上面的代码时，数据框中的值似乎没有变化 我是否使用了replace（）错误？还是有更好的方法进行条件值替换？ 问题答案： 是的，您使用的是错误的，默认情况下不是就地操作，它会返回替换的数据框
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我有两个非常大的系列，只包含连接键。在不使用索引的情况下（在本例中没有意义），我希望以最有效的方式通过值将一个系列左键连接到另一个系列。 现在，我添加了一列1，这样我就可以使用和一个左连接，这样我就可以确定中的每个键是否也存在于Right中。 我确信我可以在不创建两个未使用的列的情况下完成这项工作，但是似乎希望为联接使用索引。有没有办法让两个系列的值保持不变？有没有更快的numpy版本？ 例如：
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使用输入对应关系映射序列值（可以是dict、序列或函数） 对Series的值调用函数。可以是ufunc（适用于整个系列的NumPy函数）或仅适用于单个值的Python函数