Question

我试图基于简单的逻辑创建一列，但是它不起作用。我想用一个简单的逻辑创建一个名为“商品”的新列：

if df['ID'].str[:3] = 'FWD': 
    df['Commodity'] = df['ID'].str[3:6]

我的DF看起来像这样：

df = pd.DataFrame({'ID':['FWDUSD921','FWDNZD344','EUR'], 'Volumes': [10,20,33]})

如果没有匹配项，请将空格留空（或放0-没关系）

我尝试了lambdas（如果）并应用方法，但一直收到错误消息。

Answer 1

在此处使用正则表达式

df.assign(Commodity=df.ID.str.extract(r'^FWD(\w{3})'))

          ID  Volumes Commodity
0  FWDUSD921       10       USD
1  FWDNZD344       20       NZD
2        EUR       33       NaN

正则表达式说明

^               # asserts position at start of line
FWD             # matches FWD exactly
(               # matching group 1
  \w{3}         # match 3 characters that match a-zA-Z0-9_
)               # end of matching group

如果对“货币字符串”的定义还有其他要求（也许只有字母？），则可以用该要求替换\w。

Answer 2

只需根据您的条件创建一个遮罩，然后将其与.loc[]

一起使用

mask = df['ID'].str[:3] == 'FWD'
df.loc[mask, 'Commodity'] = df.loc[mask, 'ID'].str[3:6]

Answer 3

尝试：

s = df['ID'].str[:3].eq('FWD')

df.loc[s, 'Commodity'] = df['ID'].str[3:6]

输出：

          ID  Volumes Commodity
0  FWDUSD921       10       USD
1  FWDNZD344       20       NZD
2        EUR       33       NaN

Answer 4

这应该可以解决问题：

import numpy as np

df['Currency'] = np.where(df['ID'].str[:3]=='FWD', df['ID'].str[3:6], '')

熊猫以if条件进行切片

4 个答案: