根据条件拆分列值

Question

如何根据 Pandas 中的条件拆分列的值？ 如果 A 中的值小于 5，我想将 B 列转换为 point(.) 之前的第一个拆分 例如，我有下表：

<头>

A	B
2	ABC.DEF
2	ABC.DEF
8	ABC.DEF
8	ABC.DEF

应该改为

<头>

A	B
2	ABC
2	ABC
8	ABC.DEF
8	ABC.DEF

Answer 1

试试：

m=df['A'].lt(5)
#your condition

最后：

df.loc[m,'B']=df.loc[m,'B'].str.split('.').str[0]

或

#import numpy as np
df['B']=np.where(m,df['B'].str.split('.').str[0],df['B'])

df 的输出：

    A   B
0   2   ABC
1   2   ABC
2   8   ABC.DEF
3   8   ABC.DEF

Answer 2

您可以使用 where，将原始值替换为作为第二个参数提供的值，其中条件（作为第一个参数提供）为 False：

df.B.where(df.A.ge(5), df.B.str.split('.').str[0], inplace=True)

df 将变成：

   A        B
0  2      ABC
1  2      ABC
2  8  ABC.DEF
3  8  ABC.DEF

Answer 3

这是一种方法：

df.loc[df.A<5, 'B']=df.loc[df.A<5, 'B'].apply(lambda x: x.split('.')[0])

print(df)

输出：

   A        B
0  2      ABC
1  2      ABC
2  8  ABC.DEF
3  8  ABC.DEF