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pandas 中的子字符串函數(shù)

pandas 中的子字符串函數(shù)

絕地?zé)o雙 2023-12-08 17:09:30
檢查 pandas 字段中是否包含字符串的正確方法是什么?例如,我有:np.where('DIGITAL_SOURCE' in df['file_name'], 1, 0)但我收到 Pandas 的以下投訴:類型錯(cuò)誤:“系列”對象是可變的,因此它們不能被散列正確的做法是什么substr in str?我相信正確的答案是使用str.contains,但在語法上遇到了一些問題。
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3 回答

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MYYA

TA貢獻(xiàn)1868條經(jīng)驗(yàn) 獲得超4個(gè)贊

如注釋中所述,您可以使用.str.contains(注意regex=False, 不將字符串視為正則表達(dá)式):


df = pd.DataFrame({'file_name': ['DIGITAL_SOURCE', 'Other1', 'Other3']})


df['contains'] = df['file_name'].str.contains('DIGITAL_SOURCE', regex=False).astype(int)

print(df)

印刷:


        file_name  contains

0  DIGITAL_SOURCE         1

1          Other1         0

2          Other3         0


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反對 回復(fù) 2023-12-08
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MMTTMM

TA貢獻(xiàn)1869條經(jīng)驗(yàn) 獲得超4個(gè)贊

你應(yīng)該做isin

np.where( df['file_name'].isin(['DIGITAL_SOURCE']), 1, 0)
#df['file_name'].isin(['DIGITAL_SOURCE']).astype(int)


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反對 回復(fù) 2023-12-08
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慕尼黑8549860

TA貢獻(xiàn)1818條經(jīng)驗(yàn) 獲得超11個(gè)贊

您還可以應(yīng)用 lambda,這樣:


 df['new_column'] = df.apply(lambda x: 1 if 'DIGITAL_SOURCE' in x['file_name'] else 0, axis=1 )

例子:


df = pd.DataFrame({"LOCATION":["USA","USA","USA","USA","JAPAN","JAPAN"],"file_name":["DIGITAL","DIGITAL","DIGITAL","DIGITAL","DIGITAL_SOURCE","DIGITAL_SOURCE"]})

 


    LOCATION    file_name

0   USA        DIGITAL

1   USA        DIGITAL

2   USA        DIGITAL

3   USA        DIGITAL

4   JAPAN      DIGITAL_SOURCE

5   JAPAN      DIGITAL_SOURCE



df['new_cl'] = df.apply(lambda x: 1 if 'DIGITAL_SOURCE' in x['file_name'] else 0, axis=1 )



    LOCATION    file_name      new_cl

0   USA          DIGITAL        0

1   USA          DIGITAL        0

2   USA          DIGITAL        0

3   USA          DIGITAL        0

4   JAPAN        DIGITAL_SOURCE 1

5   JAPAN        DIGITAL_SOURCE 1


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反對 回復(fù) 2023-12-08
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