检查 Pandas 列中的特定值并执行进一步操作答案

【问题标题】：Checking for Specific Value in a Pandas Column and performing further operation检查 Pandas 列中的特定值并执行进一步操作
【发布时间】：2020-12-20 23:22:37
【问题描述】：

我有一个 pandas DataFrame，它有一个名为 is_retweeted 的列。此列中的值为Yes 或No。如果该值为“是”，我想继续执行 X 型情绪分析（我拥有的代码）。否则，如果值为No，我想继续执行 Y 型情感分析（再次，我拥有的代码）

但是，我无法检查这种情况。我得到了同样的错误here。这里没有解决方案对我的用例有帮助。

如果我这样做，根据here 的建议： s = 'Yes' in tweet_df.is_retweeted print(s)
我得到False 作为输出。

这是数据框的样子（为了便于表示，我没有在这里显示其他列）：

tweet_dt is_retweeted
2020-09-01 没有
2020-09-01 没有
2020-09-01 是的

我想根据 'is_retweeted' 列中的值执行以下排序操作：

retweets_nerlst = []
while tweet_df['is_retweeted'] == 'Yes':
  for index, row in tqdm(tweet_df.iterrows(), total=tweet_df.shape[0]):
    cleanedTweet = row['tweet'].replace("#", "")
    sentence = Sentence(cleanedTweet, use_tokenizer=True)

PS：我的代码库可以看到here

【问题讨论】：

请在您的问题文本中包含minimal reproducible example，而不是作为链接
@G.Anderson 包括

标签： python pandas numpy csv data-science

【解决方案1】：

如果我正确理解您的问题，您可以使用带条件的 apply：

tweet_df['result'] = tweet_df.apply(lambda x: sentiment_x(x.text) if x.is_retweeted =='Yes' else sentiment_y(x.text), axis = 1)

假设您的数据框包含您尝试对其进行情感分析的“文本”列，并且您的情感函数返回一个值以存储在我称为“结果”的新列中。

【讨论】：

【解决方案2】：

我认为你可以用 np.where 做到这一点：

import pandas as pd
import numpy as np


def SentimentX(text):
    #your SentimentX code
    return f"SentimentX_result of {text}"

def SentimentY(text):
    #your SentimentY code
    return f"SentimentY_result of {text}"

data={"date":["2020-09-01","2020-09-02","2020-09-03"], "is_retweeted":["No","No","Yes"],'text':['text1','text2','text3']}

df=pd.DataFrame(data)

df['sentiment']=np.where(df["is_retweeted"]=="Yes",df['text'].apply(SentimentX),df['text'].apply(SentimentY))
print(df)

结果：

         date is_retweeted   text                   sentiment
0  2020-09-01           No  text1  SentimentY_result of text1
1  2020-09-02           No  text2  SentimentY_result of text2
2  2020-09-03          Yes  text3  SentimentX_result of text3

【讨论】：