用pandas DataFrame中另一列的值填充一列

Question

我的数据框看起来像这样：

ID    ADDRESS                   PRICE    LOCATION
1     NEW YORK, BROOKLYN, 1      500     NEW YORK
2     LONDON, LONDON, 2          400     " "
3     City of MANCHESTER, 3      200     " "
.
.

我想用地址中的值填充“”。 我试过这样的事情：

i = 2008
for addrs, loc in zip(addr[2008:].ADDRSS, addr[2008:].LOCATION):
     if addrs.find('NEW YORK') != -1:
          addr[i].LOCATION = 'NEW YORK'
     if addrs.find('LONDON') != -1:
          addr[i].LOCATION = 'LONDON'
     if addrs.find('PRAGUE') != -1:
          addr[i].LOCATION = 'PRAGUE'
     i = i + 1
.
.
.

位置没有从某行填写，所以这就是为什么有addr[2008:]。 位置不会改变，所以我可以让它们这样写。 此代码返回 KeyError。 我真的不知道，这有什么问题，有人可以帮忙吗？

编辑：

预期输出应该是这样的：

ID    ADDRESS                   PRICE    LOCATION
1     NEW YORK, BROOKLYN, 1      500     NEW YORK
2     LONDON, LONDON, 2          400     LONDON
3     City of MANCHESTER, 3      200     MANCHESTER
.
.

问题在于，在地址栏中，有多种选项如何提及城市，因此仅使用 , 进行简单拆分是行不通的。

Answer 1

你可以这样做：

df.loc[df['LOCATION'].eq(' '), 'LOCATION'] = df['ADDRESS']

Answer 2

据我了解，如果LOCATIONS栏有“”号，ADDRESS栏会填入国家信息。

以下代码对此很有用。

addr['LOCATION'].apply(lambda x: x if x != " " else addr['ADDRESS'].split(sep=',')[0])

我希望这个对你有用。

Answer 3

扩展上面的另一个答案

df.loc[df['LOCATION'].eq(' '), 'LOCATION'] = df.loc[df['LOCATION'].eq(' '), 'ADDRESS'].str.extract('(NEW YORK|LONDON|MANCHESTER)').values

对于更多城市，您当然需要调整正则表达式字符串