如何基于包含特定字符串的其他列构建函数来创建新列？

Question

我有一个包含一些俱乐部及其国籍的数据框。就是这样：

我创建了一个函数，该函数将用于基于国籍创建一个新列。我测试了一下，如果我想找到相等的值，它就可以正常工作。但是，我需要搜索包含某个字符的字符串。例如：如果字符串包含“ Br”，则我要创建一个将接收特定值的新列。如果包含另一个字符串，则它将接收另一个值。

这是我到目前为止所做的（并且工作正常，但是我需要类似“包含”的内容）：

# Function 
def label_race (row):
    if row['Nationality'] == 'Brazil':
        return 'Brasil'
    else:
        return 'NA'

df.apply (lambda row: label_race(row), axis=1)

我想做这样的事情：

# Function 
def label_race (row):
    if row['Nationality'] contains'Br':
        return 'Brasil'
    if row['Nationality'] contains'Brl':
        return 'Brasil2'
    else:
return 'NA'

df.apply (lambda row: label_race(row), axis=1)

我发现了一些技巧，但是其中大多数都使用is.find（）或df []。str.contains之类的技巧。而且我无法适应我想要的。

Answer 1

如果您想创建一个具有二进制值的新列（如果满足条件，则A则B，否则B），您可以执行以下操作

#create a column 'new' with value 'Brasil' if 'Nationality' value contains 'Bra', else put 'NA'
df['new'] = df['Nationality'].apply(lambda x: 'Brasil' if 'Bra' in x else 'NA')

否则，如果要创建一列并在同一列中使用多个规则，则可以执行以下操作...

#create a column 'new' and insert value 'ARG' whenever 'Nationality' contains 'Arg', 
df.loc[df['Nationality'].str.contains('Arg'), 'new'] = 'ARG'
#and 'BRA' whenever Nationality contains 'Brazil', without overriding any other values
df.loc[df['Nationality'].str.contains('Brazil'), 'new'] = 'BRA'

Answer 2

IIUC，您可以使用SELECT SUM(Amount) AS TotalRevenue FROM GeneralLedger INNER JOIN ChartOfAccounts ON ChartOfAccounts.AcctID=GeneralLedger.ToAcct WHERE ChartOfAccounts.AcctType = 3; 和SELECT SUM(Amount) AS TotalLiabilities FROM GeneralLedger INNER JOIN ChartOfAccounts ON ChartOfAccounts.AcctID = GeneralLedger.ToAcct WHERE ChartOfAccounts.AcctType = 2; ：

SELECT SUM(Amount) AS TotalAssets
FROM GeneralLedger INNER JOIN ChartOfAccounts ON ChartOfAccounts.AcctID = GeneralLedger.ToAcct
WHERE ChartOfAccounts.AcctType = 1;

输出：

str.extract