How can I get value in specific position in list form of dataframe?
Question:
NOTE:
Here is the reproducable expamle:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'index':[21144,64182,64184,64197,64198],'농약':['5. 방법/수단 : 농약_바스타_글루포시네이트암모늄' ,'5. 방법/수단 : 농약_바스타_글루포시네이트암모늄','5. 방법/수단 : 농약_확타_글루포시네이트암모늄' ,'5. 방법/수단 : 농약_모름_글루포시네이트','5. 방법/수단 : 농약_바로바로_글루포시네이트']})
df.set_index('index',inplace=True,append=False)
pes_df = df['농약'].str.split('_',expand=False)
pes_df
I have a list form of column in pandas dataframe. Here is the sample dataset
21144 [5. 방법/수단 : 농약, 바스타, 글루포시네이트암모늄 ]
64182 [5. 방법/수단 : 농약, 바스타, 글루포시네이트암모늄 ]
64184 [5. 방법/수단 : 농약, 확타, 글루포시네이트암모늄 ]
64197 [5. 방법/수단 : 농약, 모름, 글루포시네이트 ]
64198 [5. 방법/수단 : 농약, 바로바로, 글루포시네이트 ]
64200 [5. 방법/수단 : 농약, 레드샷, 글리포세이트이소프로필아민 ]
64205 [5. 방법/수단 : 농약, 모름, 비펜트린 ]
64212 [5. 방법/수단 : 농약, 그라목손, 파라콰트 ]
64219 [5. 방법/수단 : 농약, 판데스, 사이퍼메트린 ]
64253 [5. 방법/수단 : 농약, 테라도플러스, 글리포세이트이소프로필아민 ]
64254 [5. 방법/수단 : 농약, 근사미, 글리포세이트이소프로필아민 ]
64294 [5. 방법/수단 : 농약, 모름, 모름 ]
64295 [5. 방법/수단 : 농약, 푸레쎈, 글리포세이트이소프로필아민 ]
64301 [5. 방법/수단 : 농약, 시반토, 플루피라디퓨론 ]
64336 [5. 방법/수단 : 농약, 푸레쎈, 글리포세이트이소프로필아민 ]
64350 [5. 방법/수단 : 농약, 농약, 인바이오글라신, 글리포세이트이소프로필아민 ]
I want to manipulate the second column of this list. For instance, replacing 모름 -> 999
the output would be like this
21144 [5. 방법/수단 : 농약, 바스타, 글루포시네이트암모늄 ]
64182 [5. 방법/수단 : 농약, 바스타, 글루포시네이트암모늄 ]
64184 [5. 방법/수단 : 농약, 확타, 글루포시네이트암모늄 ]
64197 [5. 방법/수단 : 농약, 999, 글루포시네이트 ]
64198 [5. 방법/수단 : 농약, 바로바로, 글루포시네이트 ]
64200 [5. 방법/수단 : 농약, 레드샷, 글리포세이트이소프로필아민 ]
64205 [5. 방법/수단 : 농약, 999, 비펜트린 ]
64212 [5. 방법/수단 : 농약, 그라목손, 파라콰트 ]
64219 [5. 방법/수단 : 농약, 판데스, 사이퍼메트린 ]
64253 [5. 방법/수단 : 농약, 테라도플러스, 글리포세이트이소프로필아민 ]
64254 [5. 방법/수단 : 농약, 근사미, 글리포세이트이소프로필아민 ]
64294 [5. 방법/수단 : 농약, 999, 모름 ]
64295 [5. 방법/수단 : 농약, 푸레쎈, 글리포세이트이소프로필아민 ]
64301 [5. 방법/수단 : 농약, 시반토, 플루피라디퓨론 ]
64336 [5. 방법/수단 : 농약, 푸레쎈, 글리포세이트이소프로필아민 ]
64350 [5. 방법/수단 : 농약, 농약, 인바이오글라신, 글리포세이트이소프로필아민 ]
and I would like to join it with special letter ‘_’.
so the outcome would be like this for the index 21144
21144 5. 방법/수단 : 농약_바스타_글루포시네이트암모늄
Answers:
Example
i make minimal and reproducible example
data = ['method_Basta_glufosinate', 'method_unknown_ammonium', 'method_unknown_ammonium']
df = pd.Series(data).to_frame('col1')
df
col1
0 method_Basta_glufosinate
1 method_unknown_ammonium
2 method_unknown_ammonium
Code
unknown -> 999
you don need make list for changing your unknown to 999
use str.replace
df['col1'].str.replace('unknown', '999')
result:
0 method_Basta_glufosinate
1 method_999_ammonium
2 method_999_ammonium
Name: col1, dtype: object
Are there any additional reasons for needing list? then use following code:
df['col1'].apply(lambda x: [i if i != 'unknown' else 999 for i in x.split('_')])
output:
0 [method, Basta, glufosinate]
1 [method, 999, ammonium]
2 [method, 999, ammonium]
Name: col1, dtype: object
NOTE:
Here is the reproducable expamle:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'index':[21144,64182,64184,64197,64198],'농약':['5. 방법/수단 : 농약_바스타_글루포시네이트암모늄' ,'5. 방법/수단 : 농약_바스타_글루포시네이트암모늄','5. 방법/수단 : 농약_확타_글루포시네이트암모늄' ,'5. 방법/수단 : 농약_모름_글루포시네이트','5. 방법/수단 : 농약_바로바로_글루포시네이트']})
df.set_index('index',inplace=True,append=False)
pes_df = df['농약'].str.split('_',expand=False)
pes_df
I have a list form of column in pandas dataframe. Here is the sample dataset
21144 [5. 방법/수단 : 농약, 바스타, 글루포시네이트암모늄 ]
64182 [5. 방법/수단 : 농약, 바스타, 글루포시네이트암모늄 ]
64184 [5. 방법/수단 : 농약, 확타, 글루포시네이트암모늄 ]
64197 [5. 방법/수단 : 농약, 모름, 글루포시네이트 ]
64198 [5. 방법/수단 : 농약, 바로바로, 글루포시네이트 ]
64200 [5. 방법/수단 : 농약, 레드샷, 글리포세이트이소프로필아민 ]
64205 [5. 방법/수단 : 농약, 모름, 비펜트린 ]
64212 [5. 방법/수단 : 농약, 그라목손, 파라콰트 ]
64219 [5. 방법/수단 : 농약, 판데스, 사이퍼메트린 ]
64253 [5. 방법/수단 : 농약, 테라도플러스, 글리포세이트이소프로필아민 ]
64254 [5. 방법/수단 : 농약, 근사미, 글리포세이트이소프로필아민 ]
64294 [5. 방법/수단 : 농약, 모름, 모름 ]
64295 [5. 방법/수단 : 농약, 푸레쎈, 글리포세이트이소프로필아민 ]
64301 [5. 방법/수단 : 농약, 시반토, 플루피라디퓨론 ]
64336 [5. 방법/수단 : 농약, 푸레쎈, 글리포세이트이소프로필아민 ]
64350 [5. 방법/수단 : 농약, 농약, 인바이오글라신, 글리포세이트이소프로필아민 ]
I want to manipulate the second column of this list. For instance, replacing 모름 -> 999
the output would be like this
21144 [5. 방법/수단 : 농약, 바스타, 글루포시네이트암모늄 ]
64182 [5. 방법/수단 : 농약, 바스타, 글루포시네이트암모늄 ]
64184 [5. 방법/수단 : 농약, 확타, 글루포시네이트암모늄 ]
64197 [5. 방법/수단 : 농약, 999, 글루포시네이트 ]
64198 [5. 방법/수단 : 농약, 바로바로, 글루포시네이트 ]
64200 [5. 방법/수단 : 농약, 레드샷, 글리포세이트이소프로필아민 ]
64205 [5. 방법/수단 : 농약, 999, 비펜트린 ]
64212 [5. 방법/수단 : 농약, 그라목손, 파라콰트 ]
64219 [5. 방법/수단 : 농약, 판데스, 사이퍼메트린 ]
64253 [5. 방법/수단 : 농약, 테라도플러스, 글리포세이트이소프로필아민 ]
64254 [5. 방법/수단 : 농약, 근사미, 글리포세이트이소프로필아민 ]
64294 [5. 방법/수단 : 농약, 999, 모름 ]
64295 [5. 방법/수단 : 농약, 푸레쎈, 글리포세이트이소프로필아민 ]
64301 [5. 방법/수단 : 농약, 시반토, 플루피라디퓨론 ]
64336 [5. 방법/수단 : 농약, 푸레쎈, 글리포세이트이소프로필아민 ]
64350 [5. 방법/수단 : 농약, 농약, 인바이오글라신, 글리포세이트이소프로필아민 ]
and I would like to join it with special letter ‘_’.
so the outcome would be like this for the index 21144
21144 5. 방법/수단 : 농약_바스타_글루포시네이트암모늄
Example
i make minimal and reproducible example
data = ['method_Basta_glufosinate', 'method_unknown_ammonium', 'method_unknown_ammonium']
df = pd.Series(data).to_frame('col1')
df
col1
0 method_Basta_glufosinate
1 method_unknown_ammonium
2 method_unknown_ammonium
Code
unknown -> 999
you don need make list for changing your unknown to 999
use str.replace
df['col1'].str.replace('unknown', '999')
result:
0 method_Basta_glufosinate
1 method_999_ammonium
2 method_999_ammonium
Name: col1, dtype: object
Are there any additional reasons for needing list? then use following code:
df['col1'].apply(lambda x: [i if i != 'unknown' else 999 for i in x.split('_')])
output:
0 [method, Basta, glufosinate]
1 [method, 999, ammonium]
2 [method, 999, ammonium]
Name: col1, dtype: object