如何用apply和lambda逐行截断Pandas中Tag列的字符串？

现有如下Pandas DataFrame：

import pandas as pd

# initialize list of lists
data = [['1', "Tag1, Tag323, Tag36"], ['2', "Tag11, Tag212"], ['4', "Tag1, Tag12, Tag3, Tag324"]]
 
# Create the pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns = ['ID', 'Tag'])

原始输出：

ID  Tag
0   1   Tag1, Tag323, Tag36
1   2   Tag11, Tag212
2   4   Tag1, Tag12, Tag3, Tag324

需求：对Tag列的字符串进行处理——若每行标签数量超过2个，输出格式为"Tag1, Tag2 .."；若不超过2个则保留原内容。要求用Pandas的apply和lambda方法实现。

可以通过apply结合lambda函数，对Tag列的每个字符串进行拆分、判断长度后重新拼接：

df['Tag'] = df['Tag'].apply(lambda x: ', '.join(x.split(', ')[:2]) + ' ..' if len(x.split(', ')) > 2 else x)

处理后的DataFrame输出：

ID             Tag
0   1  Tag1, Tag323 ..
1   2    Tag11, Tag212
2   4  Tag1, Tag12 ..

• x.split(', ')：将标签字符串按, 拆分成列表，方便统计标签数量和提取前两个标签
• len(x.split(', ')) > 2：判断当前行的标签数量是否超过2个
• 若满足条件：用', '.join()拼接前两个标签，再追加' ..'
• 若不满足条件：直接返回原字符串

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Daniel