基于列中字符串值的条件连接答案

【问题标题】：Conditional Concatenation Based on String Value in Column基于列中字符串值的条件连接
【发布时间】：2018-06-13 11:08:05
【问题描述】：

我目前拥有的 python 数据框包含两列：“EVENT”和“NAME”。

EVENT   NAME
A       DEN
B       HAU
C       TOT
D       ABC
E       DEN

我想实现逻辑，让我的 EVENT 列如下：

EVENT
A_DEN
B
C
D
E_DEN

我想实现逻辑，如果“NAME”列包含 DEN 值，然后将其连接到“EVENT”列中的值。否则，将值保留在“事件”列中。

我在互联网上搜索了如何执行此操作，但找不到任何特定于我要完成的任务的内容。

【问题讨论】：

标签： python string pandas

【解决方案1】：

这是一个不带面具的loc 替代方案。

df.loc[df['NAME'] == 'DEN', 'EVENT'] = df['EVENT'] + "_" + df['NAME']

df

   EVENT NAME
0  A_DEN  DEN
1      B  HAU
2      C  TOT
3      D  ABC
4  E_DEN  DEN

附加条件可以很方便的添加如下：

df.loc[(df['NAME'] == 'DEN') | (df['NAME'] == 'HAU'), 'EVENT'] = df['EVENT'] + "_" + df['NAME']

df

   EVENT NAME
0  A_DEN  DEN
1  B_HAU  HAU
2      C  TOT
3      D  ABC
4  E_DEN  DEN

【讨论】：

【解决方案2】：

选项 1
您可以使用 str.contains/eq 执行“包含”检查，并使用 np.where 有条件地构建您的结果 -

df.EVENT = np.where(df.NAME.str.contains('DEN'), df.EVENT + '_' + df.NAME, df.EVENT)

或者，

df.EVENT = np.where(df.NAME.eq('DEN'), df.EVENT + '_' + df.NAME, df.EVENT)

df

   EVENT NAME
0  A_DEN  DEN
1      B  HAU
2      C  TOT
3      D  ABC
4  E_DEN  DEN

别忘了import numpy as np。

选项 2
另一种方法是使用pd.Series.mask/pd.Series.where -

df.EVENT = df.EVENT.mask(df.NAME.str.contains('DEN'), df.EVENT + '_' + df.NAME)

或者，

df.EVENT = df.EVENT.where(~df.NAME.str.contains('DEN'), df.EVENT + '_' + df.NAME)

df

   EVENT NAME
0  A_DEN  DEN
1      B  HAU
2      C  TOT
3      D  ABC
4  E_DEN  DEN

选项 3
另一种选择是使用基于 loc 的带有掩码的索引 -

m = df.NAME.str.contains('DEN')
df.loc[m, 'EVENT'] += ('_' + df.loc[m, 'NAME'])

df
   EVENT NAME
0  A_DEN  DEN
1      B  HAU
2      C  TOT
3      D  ABC
4  E_DEN  DEN

【讨论】：

我只是想用 np.where 发布一个 :)
@Vaishali np.where 通常是许多 pandas 问题的生计……也很容易实现，是我最喜欢的 numpy 函数之一 :-)
@cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ 使用 pd.np.where 是否安全？还是导入 np 和 np.where 会更有未来感？
@AntonvBR 我认为 np.where 会更安全，我使用 pd.np 所以 op 不需要明确地 import numpy as np。将编辑。
成功了！我删除了我添加的额外括号...非常感谢您的详细回复！