使用 pandas 数据框将坐标字符串拆分为 X 和 Y 列
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【中文标题】使用 pandas 数据框将坐标字符串拆分为 X 和 Y 列【英文标题】：Splitting a coordinate string into X and Y columns with a pandas data frame 【发布时间】：2020-12-13 07:46:01 【问题描述】：所以我创建了一个 pandas 数据框，显示事件的坐标和这些坐标出现的次数，并且坐标显示在这样的字符串中。
Coordinates Occurrences x
0 (76.0, -8.0) 1 0
1 (-41.0, -24.0) 1 1
2 (69.0, -1.0) 1 2
3 (37.0, 30.0) 1 3
4 (-60.0, 1.0) 1 4
.. ... ... ..
63 (-45.0, -11.0) 1 63
64 (80.0, -1.0) 1 64
65 (84.0, 24.0) 1 65
66 (76.0, 7.0) 1 66
67 (-81.0, -5.0) 1 67
我想创建一个新的数据框，分别显示 x 和 y 坐标，并像这样显示它们的出现--
x Occurrences y Occurrences
76 ... -8 ...
-41 ... -24 ...
69 ... -1 ...
37 ... -30 ...
60 ... 1 ...
我试图拆分字符串，但我认为我做的不正确，也不知道如何将它添加到表中——我想我以后必须做类似 for 循环的事情在我的代码中——我从 API 中抓取数据，这里是设置显示的数据框的代码。
for key in contents['liveData']['plays']['allPlays']:
# for plays in key['result']['event']:
# print(key)
if (key['result']['event'] == "Shot"):
#print(key['result']['event'])
scoordinates = (key['coordinates']['x'], key['coordinates']['y'])
if scoordinates not in shots:
shots[scoordinates] = 1
else:
shots[scoordinates] += 1
if (key['result']['event'] == "Goal"):
#print(key['result']['event'])
gcoordinates = (key['coordinates']['x'], key['coordinates']['y'])
if gcoordinates not in goals:
goals[gcoordinates] = 1
else:
goals[gcoordinates] += 1
#create data frame using pandas
gdf = pd.DataFrame(list(goals.items()),columns = ['Coordinates','Occurences'])
print(gdf)
sdf = pd.DataFrame(list(shots.items()),columns = ['Coordinates','Occurences'])
print()
【问题讨论】：
【参考方案1】：试试这个
import re
df[['x', 'y']] = df.Coordinates.apply(lambda c: pd.Series(dict(zip(['x', 'y'], re.findall('[-]?[0-9]+\.[0-9]+', c.strip())))))
【讨论】：
【参考方案2】：使用内置的字符串方法来实现这一点应该是高性能的：
df[["x", "y"]] = df["Coordinates"].str.strip(r"[()]").str.split(",", expand=True).astype(np.float)
（这也将 x,y 转换为浮点值，尽管可能不需要）
【讨论】：
以上是关于使用 pandas 数据框将坐标字符串拆分为 X 和 Y 列的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章