如何将字符移动到 pandas dataframe 中同一行的另一列

Question

我在试图清理类似于这个的 dataframe 时遇到了困难：

代码	课程名	EOS	中	测试
AA101	课程 1	350	420	钠
AA102	课程 2	400	470	钠
AB101	课程 3	#560	570	钠
AB102	课程 4	410	465	钠
AC101	课程 5	#	522	钠

我只需要在EOS列中保留数值，并将其中出现的#字符移动到列test ，以表明该课程需要额外的测试。 这是因为有些值在实际数字之前有一个# ，例如Course 3 ，而有些值只有#作为值，例如Course 5 。

dataframe 是使用 Camelot 创建的，用于从 PDF 表中提取这些值。

我需要的是将此#从该列中取出并将其添加到test列中。

有没有简单的方法可以做到这一点？

Answer 1

没有内置的 function 可以做到这一点，但可以使用两行来完成：

df.loc[df['EOS'].str.contains('#').fillna(False), 'test'] = '#'
df['EOS'] = df['EOS'].str.replace('#', '')

Output：

>>> df
    code  course name  EOS  Mid test
0  AA101     Course 1  350  420  NaN
1  AA102     Course 2  400  470  NaN
2  AB101     Course 3  560  570    #
3  AB102     Course 4  410  465  NaN
4  AC101     Course 5       522    

Answer 2

你可以这样做

data = pd.DataFrame(
    [  ["AA101", "Course 1", "350",  420,   None],
       ["AA102", "Course 2", "400",  470,   None],
       ["AB101", "Course 3", "#560", 570,   None],
       ["AB102", "Course 4", "410",  465,   None],
       ["AC101", "Course 5", "#",    522,   None]  ],
    columns = ["code", "course name", "EOS", "Mid", "test"]
)

transformed_data = (
    data
    .assign(test=lambda d: d["EOS"].apply(lambda d_: "#" if "#" in d_ else None))
    .assign(EOS=lambda d: d["EOS"].replace({"#": ""}, regex=True))
)