python - 使用 np.where() 将 Pandas 数据框中的 True/False 值更改为离散值

Question

我正在尝试将州名分配给大学名称列表:

df = pd.DataFrame({'College': pd.Series(['University of Michigan', 'University of Florida', 'Iowa State'])})
State = ['Michigan', 'Iowa']
df['State'] = np.where(df['College'].str.contains('|'.join(State)),
    'state','--')

我想用州的实际名称替换出现的“州”值。示例:密歇根大学 -> 密歇根(而不是“州”)。最终，“State”将包含所有 50 个州，因此我无法为每个州名称编写 50 个“np.where”语句。

感谢您的帮助。

Answer 1

你可以在这里使用str.extract，而不是np.where:

In [290]: df['State'] = df['College'].str.extract('({})'.format('|'.join(State)), expand=True)

In [291]: df
Out[291]: 
                  College     State
0  University of Michigan  Michigan
1   University of Florida       NaN
2              Iowa State      Iowa