使用numpy进行包含和完全匹配条件

Question

尝试使用以下条件创建新的数据框： 如果column1！=“ uuu”并且column2包含“ yes”，则新列将获得值“ yes”。 如果以上都不匹配，则获取值“ no_match”

示例：

到目前为止，我的代码：

df['new_column'] = pd.np.where(df.column2.str.contains('yes') & np.where(df['column1']) != 'uuu', 'yes', 'no')

我在这里做什么错了？

Answer 1

仅使用一个np.where链接条件为&的{​​{1}}：

m1 = df.column2.str.contains('yes')
m2  = (df['column1'] != 'uuu')
df['new_column'] = pd.np.where(m1 & m2, 'yes', 'no match')

Answer 2

类似的东西：

def myFunc(row):
   if row['column1'] != 'uuu' and row['column2'] == 'yes':
       return 'yes'
   else:
       return 'no_match'

df['new_column'] = df.apply(myFunc, axis=1)