如何在熊貓中使用正則表達式對具有某些nan值的列進行屏蔽？

Question

我有一個數據框，其中有一個訪問區的列（在許多其他列中）：

Index  User     Boroughs_visited
0      Eminem   Manhattan, Bronx
1      BrSpears NaN
2      Elvis    Brooklyn
3      Adele    Queens, Brooklyn

我想創建第三列來顯示哪個用戶訪問了Brooklyn ，所以我用python編寫了最慢的代碼：

df['Brooklyn']= 0
def borough():
    for index,x in enumerate(df['Boroughs_visited']):
        if pd.isnull(x):
            continue
        elif re.search(r'\bBrooklyn\b',x):
            df_vols['Brooklyn'][index]= 1

borough()

導致：

Index  User     Boroughs_visited  Brooklyn
0      Eminem   Manhattan, Bronx   0
1      BrSpears NaN                0
2      Elvis    Brooklyn           1
3      Adele    Queens, Brooklyn   1

我的計算機花了15秒才能運行2000行。 有更快的方法嗎？

Answer 1

讓.str訪問器與contains和fillna ：

df['Brooklyn'] = (df.Boroughs_visited.str.contains('Brooklyn') * 1).fillna(0)

或同一語句的另一種格式：

df['Brooklyn'] = df.Boroughs_visited.str.contains('Brooklyn').mul(1, fill_value=0)

輸出：

   Index          User  Boroughs_visited  Brooklyn
0      0        Eminem  Manhattan, Bronx         0
1      1  BrSpears NaN              None         0
2      2         Elvis          Brooklyn         1
3      3         Adele  Queens, Brooklyn         1

Answer 2

您可以以一個的價格獲得所有自治市鎮

df.join(df.Boroughs_visited.str.get_dummies(sep=', '))

   Index      User  Boroughs_visited  Bronx  Brooklyn  Manhattan  Queens
0      0    Eminem  Manhattan, Bronx      1         0          1       0
1      1  BrSpears               NaN      0         0          0       0
2      2     Elvis          Brooklyn      0         1          0       0
3      3     Adele  Queens, Brooklyn      0         1          0       1

但是如果你真的真的想要布魯克林

df.join(df.Boroughs_visited.str.get_dummies(sep=', ').Brooklyn)

   Index      User  Boroughs_visited  Brooklyn
0      0    Eminem  Manhattan, Bronx         0
1      1  BrSpears               NaN         0
2      2     Elvis          Brooklyn         1
3      3     Adele  Queens, Brooklyn         1