Question

我有以下代码：

set -o pipefail

结果如下表

实际数据更长。

我想创建一个脚本，检查col1中的字符串，如果找到子字符串“ SUPER”，则从字符串中获取最后三个字符，并在第二列中分配它们，直到下一个“ SUPER”。我想实现这一目标：

Answer 1

我们可以使用Series.str.contains来检查单词SUPER出现的位置，然后用Series.where保留最后3个字符，并用Series.ffill填充其余字符：

df1['col2'] = df1['col1'].where(df1['col1'].str.contains('SUPER')).str[-3:].ffill()

我们也可以将pd.to_numeric与errors = 'coerce'一起使用将最后3个字符转换为数字，并用Series.ffill

填充其余字符

df1['col2']=pd.to_numeric(df1['col1'].str[-3:],errors='coerce').ffill()

输出

        col1   col2
0  SUPER_280  280.0
1       AASD  280.0
2       AASD  280.0
3  SUPER_350  350.0
4       AASD  350.0
5  SUPER_150  150.0
6       AASD  150.0
7       AASD  150.0

Answer 2

我们可以使用str.split + Series.ffill：

df1['col2'] = df1['col1'].str.split('_').str[1].ffill()

或通过使用np.where有条件地检查col1是否具有SUPER：

mask = df1['col1'].str.contains('SUPER')
df1 = df1.assign(col2 = np.where(mask, df1['col1'].str[-3:], np.NaN)).ffill()


        col1 col2
0  SUPER_280  280
1       AASD  280
2       AASD  280
3  SUPER_350  350
4       AASD  350
5  SUPER_150  150
6       AASD  150
7       AASD  150

Answer 3

用Series.str.contains测试值SUPER，通过索引获取列的最后3个值，然后向前填充缺失值：

m = df1['col1'].str.contains('SUPER')

df1.loc[m, 'col2'] = df1.loc[m, 'col1'].str[-3:]
df1['col2'] = df1['col2'].ffill()
print (df1)
        col1 col2
0  SUPER_280  280
1       AASD  280
2       AASD  280
3  SUPER_350  350
4       AASD  350
5  SUPER_150  150
6       AASD  150
7       AASD  150

Answer 4

它根据字符_分隔表达式，获取最后一个元素，如果是col2，则将其分配给digit，然后将None分配给{{1 }} 如果不。然后，根据先前的值填充col2。

ffill

根据另一列中的字符串在列中分配值

4 个答案: