在 Python 熊猫数据帧中使用"lastname, firstname"更改列数据以"firstname lastname"

Question

我有python熊猫数据帧，由Power bi数据源转换支持提供，用于执行python脚本，其中一列由lastname, firstname组成，我需要它由firstname lastname组成。

我尝试了以下拆分、反向、连接方法，该方法适用于独立的字符串参数，但在我尝试对 pandas 数据帧中的列数据进行时会生成AttributeError: 'Series' object has no attribute 'split'。

name = 'LastName, FirstName'
' '.join(reversed(name.split(', ')))
# output = 'FirstName LastName'
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'full_name': ['doe, john', 'smith, kate', 'jones, susan', 'edwards, jack' ],
'num_legs': [2, 4, 8, 0],
'num_wings': [2, 0, 0, 0],
'num_specimen_seen': [10, 2, 1, 8]},
index=['falcon', 'dog', 'spider', 'fish'])
df
df['full_name'] = ' '.join(reversed(df['full_name'].split(', ')))
# output = AttributeError: 'Series' object has no attribute 'split'

搜索 SO，我在 excel 列和 R 列表中看到了执行这种性质的操作的命中，但我在 python pandas 数据帧中找不到任何列。

Answer 1

在您的情况下，我们可以splitmapPS ：::-1这里的顺序相反

df.full_name=df.full_name.str.split(', ').map(lambda x : ' '.join(x[::-1]))
df.full_name
falcon        john doe
dog         kate smith
spider     susan jones
fish      jack edwards
Name: full_name, dtype: object

Answer 2

pandas的字符串方法的组合可以在这里有所帮助：为了速度，我建议在python本身中运行列表理解。Pandas 中的字符串方法主要是为了方便/简单而提供的。

df['full_name'] = df.full_name.str.split(",").str[::-1].str.join(",")

full_name     num_legs    num_wings   num_specimen_seen
falcon     john,doe         2           2             10
dog        kate,smith       4           0             2
spider     susan,jones      8           0             1
fish       jack,edwards     0           0             8

Answer 3

错误是因为变量的类型type(df['full_name'])是<class 'pandas.core.series.Series'>。将其转换为列表，然后操作：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'full_name': ['doe, john', 'smith, kate', 'jones, susan', 'edwards, jack' ],
'num_legs': [2, 4, 8, 0],
'num_wings': [2, 0, 0, 0],
'num_specimen_seen': [10, 2, 1, 8]},
index=['falcon', 'dog', 'spider', 'fish'])
print(map(lambda x: x.split(',')[::-1], df['full_name'].tolist()))