查找字符串中的特定数字并赋值答案

【问题标题】：Finding specific numbers in a string and assigning a value查找字符串中的特定数字并赋值
【发布时间】：2020-11-23 10:53:29
【问题描述】：

我有一列包含唯一的员工 ID，其中唯一的数值（通常在 ID 的末尾）说明了他们的位置。

例如：

EmployeeID  
ABC-10  
DEF-70  
GHI-20  
BCD-70

...

其中 10 = 纽约，20 = 巴黎，70 = 伦敦

我想创建一个循环/一段代码，它扫描 EmployeeID 的值，然后为相应的列分配位置。我尝试了以下方法：

df.loc[df['EmployeeID'].contains("10"), 'Location'] == 'New York'

但是我收到以下错误：

AttributeError: 'str' 对象没有属性 'loc'

我希望实现以下目标：

EmployeeID       Location 
 
ABC-10           New York <br>
DEF-70           London <br>
GHI-20           Paris <br>
BCD-70           London <br>

TIA！

【问题讨论】：

标签： python pandas string loops contains

【解决方案1】：

出现此错误是因为df 被定义为字符串，而不是DataFrame，因此字符串不具有loc 属性。请再次检查您对df 的定义。

您只需要正确地重新定义df，并对每个城市名称重复相同的逻辑，您的代码就可以工作了。

df.loc[df['EmployeeID'].contains("10"), 'Location'] == 'New York'
df.loc[df['EmployeeID'].contains("20"), 'Location'] == 'Paris'
df.loc[df['EmployeeID'].contains("70"), 'Location'] == 'London'

【讨论】：

我现在已经对问题进行了排序，而是使用了 df.series.str.contains('10') 可以正常工作以获得真/假结果。但是，有没有办法返回一个包含位置的新列？非常感谢

【解决方案2】：

import pandas as pd

data = ["ABC-10","DEF-70","GHI-20","BCD-70"]

df = pd.DataFrame(data, columns = ["EmployeeID"])    

dict1 = {10: "New York", 70:"London", 20:"Paris"}

print(dict1)

def get_id(text):
    id=int(text.split("-")[-1])
    return dict1[id]   

df['Locations'] = df["EmployeeID"].apply(get_id)

print (df)

【讨论】：

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