如果字符串“包含”substring，则添加带有条件的新列？

Question

我想添加一个具有以下条件的新列“检查”：

• “抑制总数”和“Sup-SDM”。

或者

• Suppression partiel 和 Franc SUP - Geisi

Dataframe ：

类型	信息
Sup_EF - SUP - SDM	2021-12-08 16:47:51.0-抑制总数
Modif_EF - SUP - SDM	2021-12-08 16:47:51.0-创作
Sup_EF - SUP - 盖斯	2021-12-08 16:47:51.0-抑制总数
Modif_EF - 法郎 SUP - Geisi	2021-12-17 10:50:40.0-压制党

所需的 output ：

类型	信息	查看
Sup_EF - SUP - SDM	2021-12-08 16:47:51.0-抑制总数	正确的
Modif_EF - SUP - SDM	2021-12-08 16:47:51.0-创作	失败
Sup_EF - SUP - 盖斯	2021-12-08 16:47:51.0-抑制总数	失败
Modif_EF - 法郎 SUP - Geisi	2021-12-17 10:50:40.0-压制党	正确的

代码：

if ('SUP - SDM' in df["Type"].values) and ('Suppression total' in df['Info'].values):
    df['Check'] = "Correct"
elif ('Franc SUP - Geisi' in df["Type"].values) and ('Suppression partiel' in df['Info'].values):
    df['Check'] = "Correct"
else:
    df['Check'] = "Fail"

但我的 output 看起来像这样：

类型	信息	查看
Sup_EF - SUP - SDM	2021-12-08 16:47:51.0-抑制总数	失败
Modif_EF - SUP - SDM	2021-12-08 16:47:51.0-创作	失败
Sup_EF - SUP - 盖斯	2021-12-08 16:47:51.0-抑制总数	失败
Modif_EF - 法郎 SUP - Geisi	2021-12-17 10:50:40.0-压制党	失败

或者当我使用此代码时，它显示 Keyerror: 'Info'

df['Check'] = df.apply(lambda x: 'Correct' if ('Suppression total' in x['Info'] and 'Sup-SDM' in x['Type']) or ('Suppression partiel' in x['Info'] and 'Franc SUP - Geisi' in x['Type']) else 'Fail')

Answer 1

您可能想要使用 numpy，因为它可以扩展为具有两个以上的条件，并且如果需要很容易得到结果：

df['check'] = np.where((df.Type.str.contains('SUP - SDM') & df.Info.str.contains('Suppression total')
                       | (df.Type.str.contains('Franc SUP - Geisi') & (df.Info.str.contains('Suppression partiel')))),'correct','fail')

Answer 2

您需要添加axis=1以应用于行并将Sup-SDM修复为SUP - SDM

df['Check'] = df.apply(lambda x: 'Correct' if ('Suppression total' in x['Info'] and 'SUP - SDM' in x['Type']) or ('Suppression partiel' in x['Info'] and 'Franc SUP - Geisi' in x['Type']) else 'Fail', axis=1)

更好的是np.where ，

m1 = ( df['Info'].str.contains('Suppression total')  & df['Type'].str.contains('SUP - SDM'))
df['Check'] = np.where(m1 | m2, 'Correct', 'Fail')

Answer 3

您可以按行将 function 应用于 dataframe 以检查字符串是否在列中。

df = pd.DataFrame({'Type': {0: 'Sup_EF - SUP - SDM',
  1: 'Modif_EF - SUP - SDM',
  2: 'Sup_EF - SUP - Geisi',
  3: 'Modif_EF - Franc SUP - Geisi'},
 'Info': {0: '2021-12-08 16:47:51.0-Suppression totale',
  1: '2021-12-08 16:47:51.0-Creation',
  2: '2021-12-08 16:47:51.0-Suppression totale',
  3: '2021-12-17 10:50:40.0-Suppression partiel'},
 'Check': {0: 'good', 1: 'not good', 2: 'not good', 3: 'good'}})

def f(s):
    if ("SUP - SDM" in s['Type'] and "Suppression total" in s['Info']) or ("Franc SUP - Geisi" in s['Type'] and "Suppression partiel" in s['Info']):
        return "Correct"
    else:
        return "Fail"
    
df['Check'] = df.apply(f, axis=1)