在另一个列熊猫数据框中获取布尔值列

Question

我有一个数据框，如果“设施”列中有“电梯”，我想创建一个称为电梯的布尔列。

此代码生成TypeError：“ float”类型的参数不可迭代：

df['elevator'] = df['amenities'].apply(lambda x: True if 'Elevator' in x else False)

此代码生成所有错误，

df['elevator'] = 'Elevator' in df['amenities']

关于地址包含电梯的情况下如何最好地获得对/错的任何想法？

谢谢。

可以使用以下代码创建数据框：

pd.DataFrame({'address': {0: '201 East 12th St',
  1: 'East 17 st',
  2: '507 W 134th St Apt 54',
  3: 'Blue Slip'},
 'amenities': {0: 'Elevator',
  1: 'Elevator',
  2: 'Laundry in Unit ; Hardwood Floors',
  3: 'Doorman ; Elevator ; Laundry in Unit ; Hardwood Floors'}})

Answer 1

我认为您需要contains和na=False才能将NaN或数字转换为False：

还要感谢@jpp提出的提高性能的想法-使用regex=False。

df['elevator'] = df['amenities'].str.contains('Elevator', na=False, regex=False)
print (df)
                 address                                          amenities  \
0       201 East 12th St                                           Elevator   
1             East 17 st                                           Elevator   
2  507 W 134th St Apt 54                  Laundry in Unit ; Hardwood Floors   
3              Blue Slip  Doorman ; Elevator ; Laundry in Unit ; Hardwoo...   

   elevator  
0      True  
1      True  
2     False  
3      True