Python Pandas 如果另一列包含某个字符串，如何更新列

Question

我有一个 dataframe 并且我想将 MinP 中的值替换为 MaxP 中的值，前提是 MaxP 具有 +/- [然后我将删除 +/- 并转换为数字]

我的代码可以工作，但是当 Maxp 没有 +/- 时，它会在 MinP 中放置一个 0，而不是我想保留 MinP 的值（如果有的话）

import pandas as pd 
df = pd.DataFrame({
    'MinP':['0','','-10','',],
    'MaxP':['20','15','12','+/-20']})

print(df)

df['MinP'] = df['MaxP'].apply(lambda x: df['MaxP'] if '+/-' in x else df['MinP'])
print(df)

    MinP   MaxP
0    0     20
1          15
2  -10     12
3       +/-20
    MinP   MaxP
0    0     20
1    0     15
2    0     12
3   20  +/-20

我也玩过： df.loc[df['MinP']] = np.where(df.MaxP.str.contains("+/-"), df['MaxP'],df.MinP) 但没有哪儿也去不了。

还有其他想法吗？

Answer 1

+是正则表达式中的特殊字符，因此您需要执行contains('\+/-') 。 此外， fillna也很方便：

df['MinP'] = df.MaxP.str.extract('^\+/-(\d+)')[0].fillna(df.MinP)

Output：

 MinP   MaxP
0    0     20
1          15
2  -10     12
3   20  +/-20

---

注意： '^\+/-(\d+)'只提取数字。 如果您的数据包含其他字符，例如20.1或2e10 ，您可以使用'^\+/-(.+)'

Answer 2

您可以使用str.contains + numpy.where ：

df['MinP'] = np.where(df.MaxP.str.contains('+/-', regex=False), df.MaxP, df.MinP)
print(df)

Output

    MinP   MaxP
0      0     20
1            15
2    -10     12
3  +/-20  +/-20

请注意，您必须使用regex=False以避免将模式解释为正则表达式。