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我正在尝试根据字符串是否包含在另一列中在 pandas 数据框中创建一个新列。我正在使用基于此的 np.select post 。这是一个示例数据框和一个用于创建新列的示例函数
df=pd.DataFrame({'column':['one','ones','other','two','twos','others','three','threes']})
def add(df):
conditions = [
('one' in df['column']),
('two' in df['column']),
('three' in df['column']),
('other' in df['column'])]
choices = [1, 2, 3, 0]
df['Int'] = np.select(conditions, choices, default=0)
return df
new_df=add(df)
我得到的输出是
column Int
0 one 0
1 ones 0
2 other 0
3 two 0
4 twos 0
5 others 0
6 three 0
7 threes 0
我想要的是
column Int
0 one 1
1 ones 1
2 other 0
3 two 2
4 twos 2
5 others 0
6 three 3
7 threes 3
我做错了什么?
最佳答案
如果需要测试子字符串,请使用 Series.str.contains
:
conditions = [
(df['column'].str.contains('one')),
(df['column'].str.contains('two')),
(df['column'].str.contains('three')),
(df['column'].str.contains('other'))]
如果需要精确匹配,请使用Series.eq
或 ==
:
conditions = [
(df['column'].eq('one')),
(df['column'].eq('two')),
(df['column'].eq('three')),
(df['column'].eq('other'))]
<小时/>
conditions = [
(df['column'] == 'one'),
(df['column'] == 'two'),
(df['column'] == 'three'),
(df['column'] == 'other')]
<小时/>
print (new_df)
column Int
0 one 1
1 ones 1
2 other 0
3 two 2
4 twos 2
5 others 0
6 three 3
7 threes 3
关于python - 在 np.select 中使用字符串条件时出现问题,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55847571/
有时评估积分非常困难,但很容易验证解是否正确。在我看来它至少应该是 np,但我对这个概念的理解是有限的,我可能会遗漏一些东西 编辑:为了清楚起见,我很好奇算法的复杂性,该算法找到函数的反导数以解决不定
我对这三个类别的理解是否正确? 要证明问题 X 是 NP: 表明 X 可以在多项式时间内确定性地得到验证(或者X 可以使用 NTM 解决) 要证明问题 X 是 NP 完全的: 表明 X 可以在多项式时
有什么区别NP , NP-完全和 NP-Hard ? 我知道网上有很多资源。我想阅读你的解释,原因是它们可能与外面的不同,或者有一些我不知道的东西。 最佳答案 我假设您正在寻找直观的定义,因为技术定义
我正在寻找一种方法来检查 numpy 数组是 np.float64 还是 np.float32。这适用于 np.float64: a = np.random.rand(10) if not issub
我知道 np.nanargmin 找到列表中不是 NaN 的最小数字。但是,如果调用数组 [np.nan, np.inf],它会产生 0,这是一个 NaN。我发现这种行为很奇怪,我只是想知道以这种方式
关闭。这个问题不符合Stack Overflow guidelines .它目前不接受答案。 这个问题似乎与 help center 中定义的范围内的编程无关。 . 关闭 8 年前。 Improve
我很好奇使用 np.empty 到底有多大不同?而不是 np.zeros ,以及关于 np.ones 的区别.我运行这个小脚本来对每个创建大型数组所花费的时间进行基准测试: import numpy
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除了使用一组 or 语句之外 isinstance( x, np.float64 ) 或 isinstance( x, np.float32 ) 或 isinstance( np.float16 )
我尝试了以下代码,但没有发现 np.dot 和 np.multiply 与 np.sum 之间的区别 这里是 np.dot 代码 logprobs = np.dot(Y, (np.log(A2)).T
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我对这么多int有点挣扎cython 中的数据类型。 np.int, np.int_, np.int_t, int 我猜 int在纯python中相当于np.int_ , 那么 np.int 在哪里来
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我需要从依存分析树中提取形式为 NP-VP-NP 的三元组,作为 Stanford Parser 中词汇化分析的输出。 执行此操作的最佳方法是什么。例如如果解析树如下: (ROOT (S
我是一名优秀的程序员,十分优秀!