如何選擇其中包含“鏈接”一詞的值并將它們放入類別 1 和其中的“爆米花”以使它們成為類別 2 并將所有其他內容放入類別 3？這是一個示例，但我的實際數據集有數百行data = {'model': [['Lisa', 'link'], ['Lisa 2', 'popcorn'], ['telephone', 'rabbit']], 'launched': [1983, 1984, 1991]}df = pd.DataFrame(data, columns = ['model', 'launched'])期望的 Model launched category ['Lisa', 'link'] 1983 1 ['Lisa 2', 'popcorn'] 1984 2 ['telephone', 'rabbit'] 1991 3
2 回答
不負相思意
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你可以使用np.select到組category到1或2取決于是否'link'還是'popcorn'被包含在一個給定的列表。集default到3的地方都沒有包含的情況：
import numpy as np
c1 = ['link' in i for i in df.model]
c2 = ['popcorn' in i for i in df.model]
df['category'] = np.select([c1,c2], [1,2], 3)
model launched category
0 [Lisa, link] 1983 1
1 [Lisa 2, popcorn] 1984 2
2 [telephone, rabbit] 1991 3
一只名叫tom的貓
TA貢獻1906條經驗 獲得超3個贊
您可以使用應用功能：
創建一個定義：
def get_categories(row):
if 'link' in row.model:
return 1
elif 'popcorn' in row.model:
return 2
else:
return 3
然后這樣稱呼它：
df['category'] = df.apply(get_categories, axis=1)
df
輸出：
model launched category
0 [Lisa, link] 1983 1
1 [Lisa 2, popcorn] 1984 2
2 [telephone, rabbit] 1991 3
編輯：
根據@gred_data 評論，您實際上可以在一行中執行此操作以提高性能：
df['category'] = df.model.apply(lambda x: 1 if 'link' in x else 2 if 'popcorn' in x else 3)
df
為您帶來相同的結果。
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