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按条件划分Pandas DF单元格并保存特定字

Pandas是一个基于Python的数据分析库,提供了丰富的数据结构和数据分析工具。在Pandas中,DataFrame(DF)是一种二维表格数据结构,类似于Excel中的表格。针对按条件划分Pandas DF单元格并保存特定字的问题,可以通过以下步骤来实现:

  1. 导入Pandas库:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 创建一个DataFrame:
代码语言:txt
复制
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 划分单元格并保存特定字:
代码语言:txt
复制
# 定义一个函数,用于判断单元格中是否包含特定字
def contains_specific_word(cell_value, specific_word):
    if specific_word in str(cell_value):
        return True
    else:
        return False

# 按条件划分单元格并保存特定字
specific_word = 'New'
df['Contains Specific Word'] = df['City'].apply(lambda x: contains_specific_word(x, specific_word))

在上述代码中,我们创建了一个包含姓名、年龄和城市的DataFrame。然后,我们定义了一个函数contains_specific_word,用于判断单元格中是否包含特定字。接下来,我们使用apply函数将该函数应用于City列的每个单元格,并将结果保存在新的列Contains Specific Word中。

  1. 打印结果:
代码语言:txt
复制
print(df)

输出结果如下:

代码语言:txt
复制
      Name  Age      City  Contains Specific Word
0    Alice   25  New York                   True
1      Bob   30    London                  False
2  Charlie   35     Paris                  False
3    David   40     Tokyo                  False

以上代码将会输出包含特定字的单元格所在的行,并在新的列Contains Specific Word中显示True或False。

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请注意,以上答案仅供参考,具体的解决方案可能因实际需求和环境而异。

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