如果，elif 和 else 在数据框中创建一个新列答案

【问题标题】：If, elif and else in a dataframe to create a new column如果，elif 和 else 在数据框中创建一个新列
【发布时间】：2020-06-17 09:23:39
【问题描述】：

尝试在我的数据框调用“方法”中创建一个新列。附图中的当前dataFrame：

我正在尝试使用 if/elif/else 以及正则表达式来创建新列，但是当我运行此代码时，我只得到来自 else 语句的值。为什么这不起作用，我该如何解决？

if 'posted' in df2.Full.astype(str) and '/ Outbound' in df2.TPrev.astype(str):
    df2['Method']='Classifieds Homepage Button'
elif 'ad posted' in df2.Full.astype(str) and 'thanks' in df2.TPrev.astype(str):
    df2['Method']='Header after Post'
elif 'ad posted' in df2.Full.astype(str) and '/myaccount/listing-classified Outbound' in df2.TPrev.astype(str):
    df2['Method']='My Listings Button'    
elif 'ad posted' in df2.Full.astype(str) and '/s/' in df2.TPrev.astype(str):
    df2['Method']='SRP'  
elif 'ad posted' in df2.Full.astype(str) and '/myaccount/listing-classified nan' in df2.TPrev.astype(str):
    df2['Method']='My Listings Button'
elif 'ad posted' in df2.Full.astype(str) and '/sell nan nan' in df2.TPrev and '/myaccount/listing-classified nan nan' in df2.Prev.astype(str):
    df2['Method']='My Listings Header'
elif 'ad posted' in df2.Full.astype(str) and '/listing/' in df2.TPrev.astype(str):
    df2['Method']='Detail Page Header'
elif 'ad posted' in df2.Full.astype(str) and '/search/' in df2.TPrev.astype(str):
    df2['Method']='SRP'
else:
    df2['Method']='Ignore'

【问题讨论】：

您的逻辑语句评估为整个 DataFrame 的单个真值，因此您只会将整个列设置为这些值之一.相反，您应该像在stackoverflow.com/questions/19913659/… 中一样使用np.select 在每一行中应用条件逻辑。您可能还希望将语句切换为 df2.Full.astype(str).str.contains('ad posted') 之类的内容，因为它们返回布尔系列。
正如上面的评论所说，每次执行都会覆盖df2['Method']。除了np.select，您可以先创建一个空的df2['Method'] 列，然后使用循环填充您的条件。
您没有阅读 Pandas 文档吗？
这能回答你的问题吗？ Pandas conditional creation of a series/dataframe column

标签： python regex pandas if-statement series

【解决方案1】：

正如 cmets 中的人所建议的那样，问题是当您将单个值分配给一列时，您只需将所有列重写为与您分配的值相同的值。你想做的是：

不要将每行的类型更改为str，只需更改整个数据框：

df2.astype(str)
您需要有一个将在数据帧的每一行上使用的逻辑来确定“方法”列的值。最简单的方法是使用您构建的函数并使用 apply 调用它：

def my_logic(row):
   if 'posted' in row.Full and '/ Outbound' in row.TPrev:
      return "Classified Homepage Button"
   elif 'ad posted' in row.Full and 'thanks' in row.TPrev:
      return 'Header after Post'
   elif 'ad posted' in row.Full and '/myaccount/listing-classified Outbound' in row.TPrev:
      return 'My Listings Button'
   elif 'ad posted' in row.Full and '/s/' in row.TPrev:
      return 'SRP'
   elif 'ad posted' in row.Full and '/myaccount/listing-classified nan' in row.TPrev:
      return 'My Listings Button'
   elif 'ad posted' in row.Full and '/sell nan nan' in row.TPrev and '/myaccount/listing-classified nan nan' in row.Prev:
      return 'My Listings Header'
   elif 'ad posted' in row.Full and '/listing/' in row.TPrev:
      return 'Detail Page Header'
   elif 'ad posted' in row.Full and '/search/' in row.TPrev:
      return 'SRP'
   else:
      return 'Ignore'

df2['Method'] = df2.apply(lambda row: my_logic(row), axis=1)

这将是最简单的转换，但我认为更优雅的解决方案是使用 np.select - 根据您的逻辑创建您的选择列表和 True/False 列表。前 3 个条件的示例：

conditions = [
   ('posted' in df2.Full) & ('/ Outbound' in df2.TPrev),
   ('ad posted' in df2.Full) & ('thanks' in df2.TPrev),
   ('ad posted' in df2.Full) & ('/myaccount/listing-classified Outbound' in df2.TPrev)]
choices = ['"Classified Homepage Button"', 'Header after Post', 'My Listings Button']
df2['Method'] = np.select(conditions, choices, default='Ignore')

【讨论】：