根据字符串是否为pandas Dataframe中的子字符串创建列
根据字符串是否为pandas Dataframe中的子字符串创建列
提问于 2018-06-23 07:25:09
我的数据框中的一列是具有特定命名约定的标识符名称。输入时，输入不正确。我想知道如何在python中找到特定的关键字来输入它自己的列。也许是某种循环？
示例：
types = ['XYZ', 'OPQ', 'MNO', 'ABC']当前df：
ID ID Name
45 I_name_ls_XYZ_random
46 I_22_name_ABC_random
47 I_name_ls_XYZ_random_45
48 I_name_ls_MNO_random
49 I_ls_OPQ_random_name
50 I_name_ls_ABC_random
51 I_name_ls_XYZ_random
52 I_name_MNO_random想要的结果：
ID ID Name types
45 I_name_ls_XYZ_random XYZ
46 I_22_name_ABC_random ABC
47 I_name_ls_XYZ_random_45 XYZ
48 I_name_ls_MNO_random MNO
49 I_ls_OPQ_random_name OPQ
50 I_name_ls_ABC_random ABC
51 I_name_ls_XYZ_random XYZ
52 I_name_MNO_random MNO回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2018-06-23 07:38:34
将pd.Series.apply与自定义函数/生成器表达式一起使用：
types = {'XYZ', 'OPQ', 'MNO', 'ABC'}
def string_filter(x):
return next((i for i in x.split('_') if i in types), None)
df['types'] = df['ID_Name'].apply(string_filter)
print(df)
ID ID_Name types
0 45 I_name_ls_XYZ_random XYZ
1 46 I_22_name_ABC_random ABC
2 47 I_name_ls_XYZ_random_45 XYZ
3 48 I_name_ls_MNO_random MNO
4 49 I_ls_OPQ_random_name OPQ
5 50 I_name_ls_ABC_random ABC
6 51 I_name_ls_XYZ_random XYZ
7 52 I_name_MNO_random MNO页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/50996642
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