熊猫数据框通过列表理解减少数据框

Question

def check_LM_CapLetters(nex):
df_ja = nex.copy()
df_nein = nex.copy()
criterion_nein = df_nein["NAME2"].map(lambda x: x.endswith("_nein"))
criterion_ja = df_ja["NAME2"].map(lambda y: y.endswith("_ja"))
df_ja[criterion_ja]
df_nein[criterion_nein]
frames = [df_ja,df_nein]
df_found_small = pd.concat(frames)

return df_found_small

尝试将数据框缩小到单元格条目以“ _ja”或“ _nein”结尾的行。

但是输出就像合并了两个副本。我想要的是一个限制，它仅显示满足我的条件的行。

顺便说一句...还有一种更优雅有效的方式吗？第一次处理列表理解，我有点不知所措。

我的数据如下：

关系ID； TermID;名称; bla; blub; TermID2； NAME2

Answer 1

请尝试以下操作： -应用熊猫字符串函数$file1 = import-csv C:\temp\csv1.csv $file2 = import-csv C:\Temp\csv2.csv foreach ($line in $file1) { foreach ($row in $file2) { if ($line.col1 -eq $row.col1) { $row.col2 = $line.col3 } } } $file2 | Export-Csv -Path NewFile.Csv -NoType -使用复杂的条件进行排序

工作示例：

.str.endswith()