Question

我有一个如下数据框；

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Col1    Col2                    
--------------------------------
1       AppVer: 1.1.1 | name: A 
0       name:B                  
1       AppVer: 2.3.1 | name: B

我想根据条件创建一个新列（newCol3） 1.如果Col1 = 1，则根据“ |”分割Col2并写入列newCol3 2.如果Col1 = 0，则将“ Not Applicable”写入newCol3列

我尝试了下面的代码使用循环和条件语句进行循环；

for index, row in df1.iterrows():
    if row['Col1']==1:
        df1['newCol3']="NA"
    elif row['Col1']==0:
        a=row['Col2'].split("|")
        df1['newCol3']=a[0]

但是，我在newCol3中的值不符合预期，如下所示。另外，我得到这样的警告 “ 主要：8：SettingWithCopyWarning：试图在DataFrame的切片副本上设置一个值。尝试改用.loc [row_indexer，col_indexer] = value 请参见文档中的警告：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy”

获得的输出：

---------------------------------------------------
Col1    Col2                        newCol3
---------------------------------------------------
1       AppVer: 1.1.1 | name: A     1.1.1
0       name:B                      1.1.1
1       AppVer: 2.3.1 | name: B     2.3.1

预期输出：

---------------------------------------------------
Col1    Col2                        newCol3
---------------------------------------------------
1       AppVer: 1.1.1 | name: A     1.1.1
0       name:B                      Not Applicable
1       AppVer: 2.3.1 | name: B     2.3.1

向我提供任何帮助/建议。

Answer 1

在您的情况下，我建议使用loc创建一个新列。

文档：loc

文档：str expand

str提取文档：str.extract

df.loc[df['Col1']==1,'Col3'] = df['Col2'].str.extract(pat='insert the pattern here')
df.loc[df['Col1']==0,'Col3'] = 'Not Applicable'

刚刚看到了预期的输出。阅读我链接的文档，并根据需要更改str.extract。

Answer 2

我觉得你可以做到

df['New']=df.Col2.str.extract('(\d*\.?\d+\.?\d+)').fillna('Not Applicable')
df
Out[43]: 
   Col1                      Col2             New
0     1  AppVer: 1.1.1 | name: A            1.1.1
1     0  name:B                    Not Applicable
2     1  AppVer: 2.3.1 | name: B            2.3.1

如何遍历熊猫数据框，检查条件，执行字符串操作并写入新列？

2 个答案: