如何根据 Python 中的条件填充 df 中的列答案

【问题标题】：How to populate a column in a df based on conditions in Python如何根据 Python 中的条件填充 df 中的列
【发布时间】：2023-01-31 18:56:02
【问题描述】：

我是编程新手并且自学成才，所以请原谅我有限的知识。

我有一个看起来像这样的 df：

df1= pd.DataFrame.from_dict({
    'Description': ['This car is german', 'This vehicle is french', 'This automobile is british', 'This car is british', 'This thing is british'], 
    'SUV?': ['Yes', 'No', 'No', 'Yes', 'Yes'],
    'Action': [' ', ' ', ' ', ' ', ' '],
    })
df1

我想做的是，如果“描述”列中出现“英国”一词并且“SUV”列中出现“是”一词，则用字符串“购买”填充“操作”列。

我尝试使用 lambda 函数，但我只能让它在其中一个条件下工作。例如：df1["Action"] = df1['Description'].apply(lambda x: "Buy" if "british" in x else "0")

如果有人能走上正轨，我将不胜感激！

【问题讨论】：

标签： python if-statement

【解决方案1】：

您可以使用 pandas DataFrame 查询方法来检查多个条件。查询方法采用包含要检查的条件的字符串参数。下面是一个示例，说明如果满足两个条件，如何使用查询方法用字符串“购买”填充“操作”列：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame.from_dict({
 'Description': ['This car is german', 'This vehicle is french', 'This automobile is british', 'This car is british', 'This thing is british'], 
 'SUV?': ['Yes', 'No', 'No', 'Yes', 'Yes'], 
 'Action': [' ', ' ', ' ', ' ', ' '],
})

df1.query('Description.str.contains("british") and SUV? == "Yes"', inplace=True)
df1['Action'] = 'buy'

print(df1)

这将输出以下 DataFrame，其中“Action”列填充了字符串“buy”：

Description SUV?    Action
This car is british Yes buy
This automobile is british  Yes buy
This thing is british   Yes buy

【讨论】：

【解决方案2】：

例如你可以使用np.where()：

import numpy as np

df1["Action"] = np.where(df1["Description"].str.contains('british'), 1, 0)

【讨论】：