Измените содержимое столбца панд регулярным выражением

Question

Измените содержимое столбца панд регулярным выражением

Вы можете сделать это:

.tabs nav li.active a:hover {
    box-shadow: inset 0 -2px #3792F5;
}

Он должен работать, но он слишком общий, и вам нужно указать все вложенные селектора. Как было предложено в комментарии, вы можете использовать описательное имя класса, что-то вроде:

a.menuLink:hover {
   box-shadow: inset 0 -2px #3792F5;
}

Таким образом вам нужно всего лишь нацелить ваш элемент a на нужный класс.

Наконец, избегайте использования !important, это плохая практика. Вы должны использовать! Важно только тогда, когда у вас нет других параметров, и это не так.

1

python pandas dataframe split

задан Louie Lee 18 January 2019 в 21:38

1 ответ

Другие вопросы по тегам:

python pandas dataframe split

Похожие вопросы:

score 0 · Answer 1

Вы можете в значительной степени использовать split () как df.col.str.split('via|on',expand=True)[[0,2]:

. Подробнее ........

Воспроизведение вашего DataFrame:

>>> df
                                        col
0         Other via Other on 17 Jan   2019
1         Other via Other on 17 Jan   2019
2  Interview via E-mail    on  14  Dec 2018
3  Rejected via    E-mail  on  15  Jan 2019
4  Rejected via    E-mail  on  15  Jan 2019
5  Rejected via    E-mail  on  15  Jan 2019
6  Rejected via    E-mail  on  15  Jan 2019
7  Interview via   E-mail  on  14  Jan 2019
8      Rejected via Website on 12 Jan  2019

Давайте рассмотрим здесь Сначала разбейте весь столбец на основе необходимых нам строк via и on, которые разделят весь столбец col на три отдельных разделенных столбца 0 1 2, где 0 будет перед строкой via & amp; 2 будет после строки on, а остальные будут посередине, это столбец 1, который нам не нужен.

Итак, мы можем взять на себя свободу и выбрать только столбцы 0 & amp; 2 следующим образом.

>>> df.col.str.split('via|on',expand=True)[[0,2]]
            0                2
0      Other    17 Jan   2019
1      Other    17 Jan   2019
2  Interview      14  Dec 2018
3   Rejected      15  Jan 2019
4   Rejected      15  Jan 2019
5   Rejected      15  Jan 2019
6   Rejected      15  Jan 2019
7  Interview      14  Jan 2019
8   Rejected      12 Jan  2019

Лучше назначить новый фрейм данных и переименовать столбцы:

Результат:

newdf = df.col.str.split('via|on',expand=True)[[0,2]]
newdf.rename(columns={0: 'col1', 2: 'col2'}, inplace=True)
print(newdf)

         col1             col2
0      Other      17 Jan   2019
1      Other      17 Jan   2019
2  Interview      14  Dec 2018
3   Rejected      15  Jan 2019
4   Rejected      15  Jan 2019
5   Rejected      15  Jan 2019
6   Rejected      15  Jan 2019
7  Interview      14  Jan 2019
8   Rejected      12 Jan  2019