如何根据另一列中是否存在子字符串来更新 Python Dataframe 列

Question

所以我有一个包含 float64 类型列和一个包含字符串的对象类型列的数据框。

如果对象列包含子字符串“abc”，我想从浮点列中减去 12。如果对象列包含子字符串“def”，我想从浮点列中减去 24。如果对象列既不包含“abc”也不包含“def”，我想保留浮动列。

例子：

Nmbr      Strng
 52       abcghi
 80       defghi
 10       ghijkl

预期输出：

Nmbr      Strng
 40       abcghi
 56       defghi
 10       ghijkl

我尝试了以下方法，但一直收到错误：

if df.Strng.str.contains("abc"):
    df.Nmbr = (df.Nmbr - 12)
elif df.Strng.str.contains("def"):
    df.Nmbr = (df.Nmbr - 24)
else:
    df.Nmbr = df.Nmbr

我得到的错误如下：

915         raise ValueError("The truth value of a {0} is ambiguous. "
916                          "Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all()."
917                          .format(self.__class__.__name__))
918 
919     __bool__ = __nonzero__

ValueError：Series 的真值不明确。使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。

注意：第 917 行是突出显示为错误的行。

Answer 1

发生错误是因为您正在测试布尔系列是 True 还是 False。这是不可能的。您可以测试所有或任何值是否为True，以返回单个布尔值，但这不是您要寻找的。​​p>

最好将计算向量化而不是引入循环。下面是如何通过 .loc 访问器实现逻辑。

df.loc[df['Strng'].str.contains('abc', regex=False, na=False), 'Nmbr'] -= 12
df.loc[df['Strng'].str.contains('def', regex=False, na=False), 'Nmbr'] -= 24

结果：

   Nmbr   Strng
0    40  abcghi
1    56  defghi
2    10  ghijkl