Question

我有这个数据框：

   cnpj             Porte
0  453232000125 
1  11543123000156
2  345676
3  121234561023456

＆＃39; CNPJ＆＃39;目前正在浮动。

如果cnpj有＆＃39; 0001＆＃39;在其中，我想对“Porte＆＃39;”进行分类。作为A.所以它看起来像这样：

   cnpj             Porte
0  453232000125     A
1  11543123000156   A
2  345676
3  121234561023456

我正在尝试：

 df['Porte'].loc[(df['cnpj'].astype(int).astype(str).str.contains('0001'))]='A'

但它让我犯了这个错误：

TypeError: cannot convert the series to <class 'int'>

我怎么能这样做？

Answer 1

这是一种方法。

<强>演示：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({"cnpj": [453232000125, 11543123000156, 345676]})
df["Porte"] = df["cnpj"].apply(lambda x: "A" if '0001' in str(x) else np.nan)
print(df)

<强>输出：

             cnpj Porte
0    453232000125     A
1  11543123000156     A
2          345676   NaN

Answer 2

另一种方法：

df = pd.DataFrame({"cnpj": [453232000125, 11543123000156, 345676, 121234561023456]})
df['Porte'] = np.where(df['cnpj'].astype(str).str.contains('0001'), 'A', '')

输出：

              cnpj Porte
0     453232000125     A
1   11543123000156     A
2           345676      
3  121234561023456

Answer 3

你非常接近。只需删除astype(int)语句。

df['Porte'].loc[(df['cnpj'].astype(str).str.contains('0001')]='A'

传递给loc方法的第二个参数也可能是您要更新的column，以下是另一种达到您要求的方法。

df.loc[df['cnpj'].astype(str).str.contains('0001'), 'Porte'] = "A"

将float列转换为字符串并在Pandas中测试字符串的存在

3 个答案: