python - Pandas 以不同于循环的方式修改列

Question

我有一个 df:

DF
name1   name2    finalName
AB123   BB123    0
BB113   AB113    0
AB343   AB343    0
CC263   BB263    0
ED633   DD633    0

我需要这样修改 finalName:如果 name1 以 AB 开头，name2 以 BB 开头 - finalName 应该是 BB+number 所以在第一种情况下:BB123.

如果 name1 以 BB 开头，name2 以 AB 开头 - finalName 应该是 AB+number 所以在第二种情况下:AB123 。

在其余示例中，finalName 应保持为 0。

我写了这段代码:

for row in range(len(DF)):
    if(DF.name1.loc[row][0:2] == 'AB' and DF.name2.loc[row][0:2] == 'BB'):
         DF.finalName[row] = DF.name1[row].replace('AB','BB',1)
    if(DF.name1.loc[row][0:2] == 'BB' and DF.name2.loc[row][0:2] == 'AB'):
         DF.finalName[row] = DF.name1[row].replace('BB','AB',1)

我得到了一个 Key error 因为我缺少索引 (...69,70,72..)。所以我找到了我需要重新索引我的 df 的信息。我做到了，它工作正常。但我也发现了一个信息，我不应该循环我的 DF。所以我的问题是:

我怎样才能用 Pandas 的方式做到这一点？我的意思是没有循环？

附言。最终的 df 应该看起来是这样的:

DF
name1   name2    finalName
AB123   BB123    BB123   
BB113   AB113    AB113
AB343   AB343    0
CC263   BB263    0
ED633   DD633    0

Answer 1

这是使用 series.str.startswith() 的一种方法:

c1=df.name1.str.startswith('AB')&df.name2.str.startswith('BB')
c2=df.name1.str.startswith('BB')&df.name2.str.startswith('AB')

---

df['finalName']=np.where(c1|c2,df.name2,df.finalName)
print(df)

---

   name1  name2 finalName
0  AB123  BB123     BB123
1  BB113  AB113     AB113
2  AB343  AB343         0
3  CC263  BB263         0
4  ED633  DD633         0