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对于 pandas
,我正在寻找一种方法,根据 A 列中相应行的子字符串,将条件值写入 B 列中的每一行。
因此,如果 A
中的单元格包含 "BULL"
, 写 "Long"
至 B
.或者如果单元格在 A
包含 "BEAR"
, 写 "Short"
至 B
.
期望的输出:
A B
"BULL APPLE X5" "Long"
"BEAR APPLE X5" "Short"
"BULL APPLE X5" "Long"
df = pd.DataFrame([['BULL APPLE X5',''],['BEAR APPLE X5',''],['BULL APPLE X5','']],columns=['A','B'])
最佳答案
当您错误地创建数据框时,您的代码会出错,只需创建一个列 A
然后添加 B
基于 A
:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(["BULL","BEAR","BULL"], columns=['A'])
df["B"] = ["Long" if ele == "BULL" else "Short" for ele in df["A"]]
print(df)
A B
0 BULL Long
1 BEAR Short
2 BULL Long
import pandas as pd
data = ["BULL","BEAR","BULL"]
data2 = ["Long" if ele == "BULL" else "Short" for ele in data]
df = pd.DataFrame(list(zip(data, data2)), columns=['A','B'])
print(df)
A B
0 BULL Long
1 BEAR Short
2 BULL Long
df = pd.DataFrame([['BULL APPLE X5',''],['BEAR APPLE X5',''],['BULL APPLE X5','']], columns=['A','B'])
df["B"] = df["A"].map(lambda x: "Long" if "BULL" in x else "Short" if "BEAR" in x else "")
print(df)
A B
0 BULL APPLE X5 Long
1 BEAR APPLE X5 Short
2 BULL APPLE X5 Long
df = pd.DataFrame(['BULL APPLE X5','BEAR APPLE X5','BLL APPLE X5'], columns=['A'])
df["B"] = df["A"].map(lambda x: "Long" if "BULL" in x else "Short" if "BEAR" in x else "")
print(df)
df = pd.DataFrame([['BULL APPLE X5',''],['BEAR APPLE X5',''],['BULL APPLE X5','']], columns=['A','B'])
df["B"][df['A'].str.contains("BULL")] = "Long"
df["B"][df['A'].str.contains("BEAR")] = "Short"
print(df)
0 BULL APPLE X5 Long
1 BEAR APPLE X5 Short
2 BULL APPLE X5 Long
关于python - Pandas :如果 A 列中的行包含 "x",则将 "y"写入 B 列中的行,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/30953299/
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