數據框看起來像這樣 df：： item_id value 0 101002 1.0086651 101004 2.0258182 101005 0.5305163 101007 0.7329184 101010 1.787264... ... ...621 ZB005 3.464102622 ZB007 2.345208623 ZB008 3.464102624 ZBD002 2.592055625 ZBD005 2.373321我想newcol根據列的第一個元素/字母創建一個新列item_id ：如果第一個字母item_id是字母表，則返回“alphabet”；如果第一個字母是數字，則返回“number”。預期輸出： item_id value newcol0 101002 1.008665 number1 101004 2.025818 number 2 101005 0.530516 number3 101007 0.732918 number4 101010 1.787264 number... ... ...621 ZB005 3.464102 alphabet 622 ZB007 2.345208 alphabet 623 ZB008 3.464102 alphabet 624 ZBD002 2.592055 alphabet 625 ZBD005 2.373321 alphabet 我試過：df['new_component'] = [lambda x: 'alphabet' if x.isalpha() else 'number' for x in df.item_id]返回的 item_id value new_component0 101002 1.008665 <function <listcomp>.<lambda> at 0x000002663B04E948>1 101004 2.025818 <function <listcomp>.<lambda> at 0x000002663B04E828>2 101005 0.530516 <function <listcomp>.<lambda> at 0x000002663B04EAF8>3 101007 0.732918 <function <listcomp>.<lambda> at 0x000002663B04EB88>4 101010 1.787264 <function <listcomp>.<lambda> at 0x000002663B04EC18>... ... ...代碼有什么問題嗎？有更好的方法嗎？
2 回答
慕田峪4524236
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首先設置默認值的列'alphabet'，然后更改帶有數字的列：
df['newcol'] = 'alphabet'
df.loc[df.item_id.str[0].str.isdigit(),'newcol'] = 'number'
如果您更喜歡按照您嘗試過的方式進行操作，請按以下步驟操作：
df['newcol'] = ['number' if x[0].isdigit() else 'alphabet' for x in df.item_id]
或等價：
df['newcol'] = ['alphabet' if x[0].isalpha() else 'number' for x in df.item_id]
輸出：
item_id value newcol
0 101002 1.008665 number
1 101004 2.025818 number
2 101005 0.530516 number
3 101007 0.732918 number
4 101010 1.787264 number
621 ZB005 3.464102 alphabet
622 ZB007 2.345208 alphabet
623 ZB008 3.464102 alphabet
624 ZBD002 2.592055 alphabet
625 ZBD005 2.373321 alphabet
ITMISS
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在列表推導式中，您將創建 lambda 函數列表。
您所需要的只是首先在列表外部定義 lambda 函數
y=lambda x, ...
然后，在列表理解中調用它。
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