获取 python dataframe 某列每个元素的字符长度

可以使用 pandas 库中的 apply() 方法和 len() 函数来获取 python dataframe 某列每个元素的字符长度。具体的代码实现可以参考以下示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例 dataframe
df = pd.DataFrame({'col1': ['hello', 'world', 'python'], 'col2': [15, 23, 78]})

# 定义一个函数，用于计算字符长度
def get_length(s):
    return len(str(s))

# 使用 apply() 方法获取某列每个元素的字符长度
lengths = df['col1'].apply(get_length)

# 输出结果
print(lengths)

运行以上代码，输出结果为：

0    5
1    5
2    6
Name: col1, dtype: int64

其中，输出结果表示 dataframe 中 col1 列每个元素的字符长度。如果需要查看其他列的字符长度，只需要将 `df['col1']` 替换为相应的列即可。

相关问题

python dataframe 根据某列每个元素的字符长删除对应的行，如果长度为4，保留，否则删除

可以使用以下代码实现：

df = df[df['某列名'].str.len() == 4]

其中，df是你的dataframe，'某列名'是你想要根据其长度删除行的列名。这行代码的意思是，选取该列中长度为4的行，并重新赋值给df，相当于删除了其他长度的行。

python dataframe 根据某列元素的字符长过滤数据，如果为4，保留

该行数据，否则删除该行数据，该怎么做呢？

可以使用 Pandas 库来解决这个问题。可以按照以下步骤操作：

1. 读取数据到 DataFrame 中。

2. 使用 DataFrame 的 apply 函数和 len 函数，对某一列的每个元素求出其字符长度。

3. 判断字符长度是否等于4，生成布尔类型的 Series。

4. 使用布尔类型的 Series 过滤 DataFrame，保留长度为4的记录。

5. 输出过滤后的结果。

代码示例：

import pandas as pd

# 读取数据到 DataFrame 中
df = pd.read_csv('data.csv')

# 对某一列的每个元素求出其字符长度
lengths = df['column_name'].apply(len)

# 判断字符长度是否等于4，生成布尔类型的 Series
mask = lengths == 4

# 使用布尔类型的 Series 过滤 DataFrame，保留长度为4的记录
filtered_df = df[mask]

# 输出过滤后的结果
print(filtered_df)