Question

如果另一列包含某个字符串，则需要根据该列填充单元格。

我需要根据C中的内容填充B列。就像C包含“ hello;”一样，则用“ greet”填充B中的相应单元格。然后，如果C包含“再见；”，则用“告别”填充B中的相应单元格。

df1
   A    B       C        D
0  w       hello; Jon    q
1  x       bye; Jon      r
2  y       hello; Jack   s
3  z       bye; Jack     t

df1['B'] = np.where(df1['C'].str.contains('hello;'), 'greet', '')
df1['B'] = np.where(df1['C'].str.contains('bye;'), 'farewell', '')

这有效；但是，下一行代码将覆盖第一行中的“问候”。因此，我不确定如何组合条件，以便它们不会相互覆盖。我希望最终结果是

df1
   A    B          C          D
0  w  greet     hello; Jon    q
1  x  farewell  bye; Jon      r
2  y  greet     hello; Jack   s
3  z  farewell  bye; Jack     t

Answer 1

根据示例，如果您仅要处理二进制选择并且所有值都存在于列中，那么应该没问题：

 df1['B'] = np.where(df1['C'].str.contains('bye;'), 'farewell', 'greet')

来自numpy docs：

numpy.where（condition [，x，y]）

根据条件返回从x或y中选择的元素。

如果条件满足，它将返回x，否则将填充y。

但是，如果您有多个条件，np.select docs将是您想要的：

conditions = [
    df['C'].str.contains('hello;'),
    df['C'].str.contains('bye;')
]

np.select(conditions, ['greet', 'farewell'])

array(['greet', 'farewell', 'greet', 'farewell'], dtype='<U11')

Answer 2

尝试使用np.select

m1= df['C'].str.contains('hello;')
m2= df['C'].str.contains('bye;')

df['B'] = np.select(condlist=[m1 , m2], 
                         choicelist=['greet','farewell'])

需要一个条件语句来填充基于字符串的列

2 个答案: