在数据框python的每一行中按字母顺序对单词进行排序

Posted 2023-03-12

【中文标题】在数据框python的每一行中按字母顺序对单词进行排序

【英文标题】：Sort words alphabetically in each row of a dataframe python

【发布时间】：2018-12-29 04:48:23

【问题描述】：

我在数据框中有一列包含字符串值，如下所示：

sortdf=pd.DataFrame(data= 'col1':["hello are you","what happenend","hello you there","issue is in our program","whatt is your name"])

我想按字母顺序对元素中的每个单词进行排序。

期望的输出：

    col1
0    are hello you
1   happenend what 
2   hello there you 
3    is in issue  our program
4   is name whatt your

我尝试使用以下代码进行此操作：

sortdf['col1']. sort()

但是这段代码不起作用。

【参考方案1】：

将pd.Series.apply 与匿名lambda 函数一起使用：

sortdf['col1'] = sortdf['col1'].apply(lambda x: ' '.join(sorted(x.split())))

pd.Series.sort 不合适，因为 (a) 这对系列元素而不是系列元素中的单词进行排序，并且 (b) 该方法已被弃用，取而代之的是 sort_values。

这个想法是将一个字符串拆分成一个单词列表，按字母顺序排序，然后重新连接成一个字符串。

结果：

                      col1
0            are hello you
1           happenend what
2          hello there you
3  in is issue our program
4       is name whatt your

或者，列表推导可能更有效：

sortdf['col1'] = [' '.join(sorted(x)) for x in sortdf['col1'].str.split()]

【讨论】：

也许比 apply 更快？ list(map(lambda x : ' '.join(sorted(x)),sortdf.col1.str.split().tolist()))

@Wen，是的，可能。我添加的列表理解应该比map + lambda 更快。