如何根据熊猫中的多个条件每行选择一列

Question

我有以下名为 df 的数据框：

    Identifier   Name1   Name2     Country   Otherdata.......
0   N102314      BDH.A   0123      AUS
1   D19u248      DDF     DDF.X     DEN
2   J19j09f      XXG.X   XXG.DD    GER
3   Jd139jf      D07.SS  D07       SG
4   Jh39222      DEE     DEE.O     US
5   HH819jf      HHD.OH  HHD       MX
6   Jajh393      HXX     HXX.K     US  
7   DeeaJJd      MSS.O   DEX.O     US 

我想创建一个名为 Name0 的新列，在此我根据以下条件为每行选择一列。

如果 Country == "US"，请始终为 Name0 选择 Name1 中的内容。

否则，请检查哪个名称包含“.”，然后选择该项目作为 Name0。 如果 Name1 和 Name2 都包含一个点，则在 Name0 中打印单词 NAMEERROR。

所以最后一帧会是这样的：

    Identifier   Name1   Name2     Country  Name0      NOTES....... 
0   N102314      BDH.A   0123      AUS      BDH.A      #not US so chose the one with the "."
1   D19u248      DDF     DDF.X     DEN      DDF.X      #not US so chose the one with the "."
2   J19j09f      XXG.X   XXG.DD    GER      NAMEERROR  #not US and both contains ".", print NAMEERROR
3   Jd139jf      D07.SS  D07       SG       D07.SS     #not US so chose the one with the "."
4   Jh39222      DEE     DEE.O     US       DEE        #US so chose Name1
5   HH819jf      HHD.OH  HHD       MX       HHD.OH     #not US so chose the one with the "."
6   Jajh393      HXX     HXX.K     US       HXX        #US so chose Name1
7   DeeaJJd      MSS.O   DEX.O     US       MSS.O      #both contain "." but US so chose Name1

我在想它可能看起来像第一部分

df['Name0'] = np.NaN
df['Name0'] = np.where(df['Country'].str.contains('US'),df['Name1'],df['Name0'])

但我不知道从哪里开始。

Answer 1

apply 在这里很方便。

def fix(country, n1, n2):
    if country == 'US':
        return n1
    else:
        if ('.' in n1) & ('.' in n2):
            return 'NAMERERROR'
        elif '.' in n1:
            return n1
        elif '.' in n2:
            return n2


df['Name0'] = df.apply(lambda x: fix(country=x['Country'],
                                     n1 = x['Name1'],
                                     n2 = x['Name2']), axis=1)