ValueError：需要多个值才能解包，我怎样才能让我的代码更健壮？

Question

我已经让这个脚本在过去的2到3个月内运行得很好，然后由于什么原因我不知道它只是决定它会打破我。我没有更新Python或任何我在这个脚本中使用的库，但无论如何，现在我需要帮助解决它。

要开始数据帧是如下

Company, Registered date, Contact name, Contact email, Contact phone 

我通过所有与“_”

下一步是分裂“CONTACT_NAME”转换为小写和更换空间清理那些列列开始为“（第一）（最后）”，即“John Doe”，我想为第一个和最后一个添加2列。新DF如下，

company, registered_date, contact_name, first_name, last_name, contact_email, contact_phone 

该程序正在拆分联系人名称和/或创建新列。我一直在使用要做到这一点代码行是：

df1['first_name'], df1['last_name'] = zip(*df1['registrant_name'].apply(lambda x: x.split(' ', 1))) 

回溯说：

File "(name).py", line 123 
df1['first_name'], df1['last_name'] = zip(*df1['registrant_name'].apply(lambda x: x.split(' ', 1))) 
ValueError: need more than 1 value to unpack 

当我通过一些东西，我发现有人用同样的问题在使用line.split看了（不在Pandas里面，只是一般的Python），有人说这可能是因为这两个值都不存在。果然，这似乎是3个月来的第一次，我只是在“contact_name”列中只有一个值，而不是“John Doe”，而只是“John”（幸运的是，这实际上是第一个入口在这个CSV中，否则我会被困住一段时间试图查看每一行）。

所以我的问题是，如何让我的代码更健壮，如果再次出现这个问题，我们可以解决它。我在想，我想要做的是如果没有空间，它会将当前值作为“first_name”，然后添加“NaN”作为姓。因为循环并不理想，所以我只是不知道如何在DF中完成它。

感谢您的帮助！

Answer 1

也许使用itemgetter与str.partition：

import pandas as pd 


df = pd.DataFrame(["foo bar" , "foo", "bar barf"],columns=["name"]) 
from operator import itemgetter 


df['first_name'], df['last_name'] = zip(*df['name'].apply(lambda x: itemgetter(0,2)(x.partition(' ')))) 

这会给你一个空字符串缺少姓氏，所以我不确定这是否合意。

 name first_name last_name 
0 foo bar  foo  bar 
1  foo  foo   
2 bar barf  bar  barf 

不知道这是否会更快或没有，但它避免了在lambda：

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame(["foo bar" , "foo", "bar barf"],columns=["name"]) 
from operator import itemgetter 


df['first_name'], df['last_name'] = zip(*map(itemgetter(0, 2), df['name'].str.partition(" ").values)) 
print(df) 

Answer 2

您在寻找的是从'John Doe'和['John', '']从'John'返回['John', 'Doe']的方法。这样你总会有两个值解包。

当然有不同的解决方案，但我可以建议一个避免了一个循环：

x.split(' ', 1) if ' ' in x else [x, ''] 

堵到你lambda功能这应该避免您遇到的错误。请注意，以第一条带空格，因为它们会使测试无效是非常重要的：

df1['registrant_name'].str.strip().apply(lambda x: x.split(' ', 1) if ' ' in x else [x, ''])