使用 Regex 条件在 Pandas DataFrame 中创建新列答案

【问题标题】：Use Regex condition to create a new column in a Pandas DataFrame使用 Regex 条件在 Pandas DataFrame 中创建新列
【发布时间】：2017-08-10 21:48:00
【问题描述】：

这是我的问题。

我知道如何基于 RegEx 创建一个布尔列，如下所示：

df['New Column'] = df.columnA.str.match(regex)

在此示例中，“新列”将包含 True 或 False 值。

但是如果我想使用一个条件来表示“如果我的 RegEx 返回 true，则推送“this”值，如果返回 False，则推送“that”值。

感谢您的帮助:)

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

您可以使用 NumPy 中的where() 函数：

df['New Column'] = np.where(df.columnA.str.match(regex), "this", "that")

您可以使用其他列名代替标量：

df['New Column'] = np.where(df.columnA.str.match(regex), df.columnB, df.columnC)

【讨论】：

你好@DYZ。如果要处理多种可能性而不仅仅是二元条件，我该怎么办？如何使用我自己的函数，例如 "return myfunction(df.columnA)" ？感谢您的帮助！
好的，我刚刚做了一个测试，这很简单，我只需要使用参数中的列调用我的函数，它就可以工作了。 Pyhon 绝对是魔法。

【解决方案2】：

既然你已经得到了一系列布尔值，为什么不简单的map呢？

df['New Column'] = list(map(lambda b : 'this' if b else 'that', df.foo.str.match('foo.')))

【讨论】：

【解决方案3】：

编辑：

df['New Column'] = ["this" if row.str.match(regex) else "that" for row in df.columnA]

【讨论】：