python - 使用 numpy 进行包含和精确匹配条件

Question

尝试创建一个具有以下条件的新数据框:如果column1!=“uuu”并且column2包含“yes”，则新列的值为“yes”。如果以上不匹配，则获取值“no_match”

示例:

到目前为止我的代码:

df['new_column'] = pd.np.where(df.column2.str.contains('yes') & np.where(df['column1']) != 'uuu', 'yes', 'no')

我在这里做错了什么？

Answer 1

仅使用一个带有 & 链接条件的 np.where:

m1 = df.column2.str.contains('yes')
m2  = (df['column1'] != 'uuu')
df['new_column'] = pd.np.where(m1 & m2, 'yes', 'no match')