Python - np.Where 条件

Question

I'm working with pandas and I have this table (prod)我正在和熊猫一起工作，我有这张桌子（产品）

id ID	quantity数量	type类型
1 1	18 18	pack盒
2 2	pack盒	3 3
3 3	6 6	pack盒
4 4	pack盒	6 6
5 5	6 6	9 9

I'm want to do a when condition to help me sort out wrong inserted information我想做一个when条件来帮我整理错误插入的信息

id ID	quantity数量	type类型
1 1	18 18	pack盒
2 2	3 3	pack盒
3 3	6 6	pack盒
4 4	6 6	pack盒
5 5	6 6	9 9

I would simply use ISNUMERIC() on SQL Server, how can I achieve this on Python?我只想在 SQL Server 上使用 ISNUMERIC()，如何在 Python 上实现这一点？

I have tried我试过了

np.where(np.isnumeric(type),prod['quantity'],prod['type')) np.where(np.isnumeric(type),prod['quantity'],prod['type'))

any feedback on what I'm doing wrong?关于我做错了什么的任何反馈？

thanks!谢谢！

Answer 1

prod = pd.DataFrame({'quantity': [18, 'pack', 6, 'pack', 6], 'type': ['pack', 3, 'pack', 6, 9]}, index=[1, 2, 3, 4, 5])
prod.index.name = 'id'

cond = prod.type.astype(str).str.isnumeric() & ~prod.quantity.astype(str).str.isnumeric()
# or 
# cond = prod.quantity.map(lambda x: isinstance(x, str))  # to swap if some values in the 'quantity' column is str
prod.loc[cond, ['type', 'quantity']] = prod.loc[cond, ['quantity', 'type']].values # based on https://stackoverflow.com/a/25792812/15035314
print(prod)

Output:输出：

   quantity  type
id               
1        18  pack
2         3  pack
3         6  pack
4         6  pack
5         6     9

Python - np.Where 条件

问题描述

1 个解决方案

解决方案1
0 2021-11-04 04:20:34

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解决方案1 0 2021-11-04 04:20:34

解决方案1
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