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问如何用Python在DataFrame中重写列的字段？
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Stack Overflow用户

提问于 2021-04-07 11:05:41

回答 2查看 452关注 0票数 3

我需要根据条件在DataFrame中重写列的一些字段。

我有这个数据：

    Vitamins    Sign
0   B   -
1   C   +
2   A   NaN
3   Z   2
4   E   +
5   I   Expired
6   D   + Severe Cases
7   K   Expired+ Last Year
8   J   +New

我需要根据以下条件重写这两列：

如果列'Sign'中的字段包含符号'+'，则应该复制并粘贴在'Vitamins'列上的同一行中，最后一个单词和符号之间没有任何空格。然后，应该删除来自'Sign'列(该字段)的符号

。

结果是以下数据：

Vitamins    Sign
0   B   -
1   C+  NaN
2   A   NaN
3   Z   2
4   E+  NaN
5   I   Expired
6   D   Severe Cases
7   K+  Expired Last Year
8   J+  New

我编写了这段代码：

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'Vitamins': ['B', 'C', 'A', 'Z', 'E', 'I', 'D', 'K', 'J'],
       'Sign': ['-', '+', np.nan, 2, '+', 'Expired', '+ Severe Cases', 'Expired+ Last Year', '+New']}

df = pd.DataFrame (data, columns = ['Vitamins', 'Sign'])

mask = (df.loc[:, 'Sign'].str.contains('+', na=False, regex = False))
df['Vitamins'] = str(df.loc[mask, 'Vitamins']) + '+'
df['Sign'] = df.loc[mask, 'Sign'].str.replace('+', '')

但不幸的是，它并没有做它所需要的事情。

如何解决这个问题呢？

非常感谢你的进阶！

dataframe

character

python

pandas

回答 2

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2021-04-07 11:09:36

您可以先通过掩码选择行并添加+，然后在replace中使用\+转义特殊的rgex字符+，并将空字符串替换为缺失的值：

mask = (df.loc[:, 'Sign'].str.contains('+', na=False, regex = False))
df.loc[mask, 'Vitamins'] += '+'
#if need also convert to strings
#df.loc[mask, 'Vitamins'] = df.loc[mask, 'Vitamins'].astype(str) + '+'
df['Sign'] = df['Sign'].str.replace('\+', '', regex=True).replace('', np.nan)
print (df)
  Vitamins               Sign
0        B                  -
1       C+                NaN
2        A                NaN
3        Z                  2
4       E+                NaN
5        I            Expired
6       D+       Severe Cases
7       K+  Expired Last Year
8       J+                New

票数 1

Stack Overflow用户

发布于 2021-04-07 11:13:41

使用numpy.where

In [1552]: import numpy as np

In [1553]: df['Vitamins'] = np.where(df['Sign'].str.contains('+', na=False, regex = False), df['Vitamins'] + '+', df['Vitamins'])

In [1557]: df['Sign'] = df['Sign'].replace('+', np.nan).replace('\+', '', regex=True)

In [1558]: df
Out[1558]: 
  Vitamins               Sign
0        B                  -
1       C+                NaN
2        A                NaN
3        Z                  2
4       E+                NaN
5        I            Expired
6       D+       Severe Cases
7       K+  Expired Last Year
8       J+                New

票数 2

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/66984804

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