Question

输入：

Primary Key    Phone_No
1             9999999999  
2             999-999-9999 
3             024-999-8913

输出应为：

Primary Key Phone_No  String/Number
1       9999999999       Number
2       999-999-9999     String
3       024-999-8913     String

我的CSV文件有300万个数据。

如果有人可以帮助我在Pandas中编码，那将会很有帮助

Answer 1

如果只有numeric和string值，我认为您可以to_numeric与isnull一起使用：

mask = pd.to_numeric(df.Phone_No, errors='coerce').isnull()
0    False
1     True
2     True
Name: Phone_No, dtype: bool

df['String/Number'] = np.where(mask, 'String','Number')
print (df)
   Primary Key      Phone_No String/Number
0            1    9999999999        Number
1            2  999-999-9999        String
2            3  024-999-8913        String

Answer 2

您可以使用pandas.Series.str.isdigit和numpy.where：

>>> df['String/Number'] = np.where(df['Phone_No'].str.isdigit(), 'Number', 'String')
>>> df
   PrimaryKey      Phone_No String/Number
0           1    9999999999        Number
1           2  999-999-9999        String
2           3  024-999-8913        String

将数据从CSV复制到另一个CSV，并根据条件填充额外的列

2 个答案: