python - 在 Pandas 中用条件填充行

Question

输入数据:

df=pd.DataFrame({'A':['NBN 3','test text1','test text2','NBN 3.1 new text','test 
1','test 2']},columns=['A','B'])
    print(df)
                  A  B
0             NBN 3
1        test text1
2        test text2
3  NBN 3.1 new text
4            test 1
5            test 2

我需要创建由值df['B']= NBN 和数字填充的新列我想从这个 df 的上到下并按第一个 NBN 值填充行，直到下一个 NBN 值出现。

预期输出:

                  A  B
0             NBN 3  NBN 3
1        test text1  NBN 3
2        test text2  NBN 3
3  NBN 3.1 new text  NBN 3.1
4            test 1  NBN 3.1
5            test 2  NBN 3.1

等等。

现在我只能用

df['B'] = df['A'].str.contains(r'^NBN\d|^NBN\d\.\d')

                  A      B
0             NBN 3   True
1        test text1  False
2        test text2  False
3  NBN 3.1 new text   True
4            test 1  False
5            test 2  False

它会告诉我哪些行是 True 或 True。但我在按照我需要的方式填写时遇到问题。有什么帮助吗？谢谢!

Answer 1

使用Series.where用你的掩码和前向填充缺失值:

df['B'] =  df['A'].where(df['A'].str.contains('NBN')).ffill()

#your solution should be changed
#df['B'] =  df['A'].where(df['A'].str.contains(r'^NBN \d|^NBN \d\.\d')).ffill()
print(df)

            A        B
0       NBN 3    NBN 3
1  test text1    NBN 3
2  test text2    NBN 3
3     NBN 3.1  NBN 3.1
4      test 1  NBN 3.1
5      test 2  NBN 3.1

另一种解决方案 Series.str.extract并转发缺失值:

df['B'] = df['A'].str.extract(r'^(NBN\s+\d\.\d|NBN\s+\d)', expand=False).ffill()