熊猫建立一个新的列表布尔列
熊猫建立一个新的列表布尔列
提问于 2022-01-05 06:54:57
我需要通过列表布尔构建两个新列。这是用于移动数据分类的。
样本数据：
mobile_phone
85295649956
85398745632
8612345678945
34512654这是我的密码：
import csv
import re
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('test.csv',delimiter='|',dtype = str)
a = r'852[4-9]|853[4-9]|86'
print(list(map(lambda x: bool(re.match(a, x)), df['mobile_phone'])))现在我的回应是：
[True,True,True,False]我可以列出布尔值，但我不知道如何使用它。
我试过这样的方法：
import csv
import re
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('test.csv',delimiter='|',dtype = str)
a = r'852[4-9]|853[4-9]|86'
df['mobile'] = np.where(
(lambda x: bool(re.match(a, x)), df['mobile_phone']) = True
,df['mobile_phone']
,nan
)
df['phone'] = np.where(
(lambda x: bool(re.match(a, x)), df['mobile_phone']) = True,
nan,
df['mobile_phone']
)我试着使用np.where，但这是行不通的。因为这向我显示了错误keyword can't be an experession
我怎样才能这样显示结果呢？
预期结果：
mobile_phone mobile phone
85295649956 85295649956 nan
85398745632 85398745632 nan
8612345678945 8612345678945 nan
34512654 nan 34512654 回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2022-01-05 07:34:42
您只需使用Series.apply将值处理为新列。例如：
import pandas as pd
import re
import math
df = pd.DataFrame({'mobile_phone': ['85295649956', '85398745632', '8612345678945', '34512654', '54861245'] })
a = r'852[4-9]|853[4-9]|86'
df['mobile'] = df['mobile_phone'].apply(lambda p: p if re.match(a, p) else math.nan)
df['phone'] = df['mobile_phone'].apply(lambda p: math.nan if re.match(a, p) else p)
df输出：
mobile_phone mobile phone
0 85295649956 85295649956 NaN
1 85398745632 85398745632 NaN
2 8612345678945 8612345678945 NaN
3 34512654 NaN 34512654
4 54861245 NaN 54861245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/70588862
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