如果另一列中的字符串包含列表中的內容，則更新一列中的值

Question

  id name             gender
0 13 John Smith       0
1 46 Jim Jeffries     2
2 75 Jennifer Johnson 0
3 37 Sam Adams        0
4 24 John Cleese      0
5 17 Taika Waititi    0

我有很多人的名字和性別，取自電影演員數據庫。 為性別分配了1（女性），2（男性）或0（未列出）。 我想梳理一下，並按名字冷酷地假設性別。 名稱將存儲在列表中，並手動填寫。 也許我通過ID發現了一個性別不明的人，然后發現自己是男是女，我也想注入這個名字：

m_names = ['John', ...]
f_names = ['Jennifer', ...]
m_ids   = ['37', ...]
f_ids   = ['', ...]

我已經很好地控制了for循環和np.where，但我不知道如何逐行通過此df。

如果要使用上面的內容，我想返回的內容將如下所示：

for index, row in df.iterrows():
  if row['gender'] == 0:
    if   row['name'].str.contains(' |'.join(f_names)) or row['id'].str.contains('|'.join(f_ids)):
      return 1
    elif row['name'].str.contains(' |'.join(m_names)) or row['id'].str.contains('|'.join(m_ids)):
      return 2
print(df)

  id name             gender
0 13 John Smith       2
1 46 Jim Jeffries     2
2 75 Jennifer Johnson 1
3 37 Sam Adams        2
4 24 John Cleese      2
5 17 Taika Waititi    0

注意“ |”之前的空格 在使用名稱的條件下，避免抓住姓氏的任何部分。

在這一點上，我對格式化if語句的方式遇到了困惑。 Python不喜歡我的格式，並說我的“返回”是“外部函數”。 如果我將其更改為

row['gender'] = #

我遇到了unicode以及“ str”和“ contains”用法的問題。

Answer 1

似乎您需要np.select並且沒有for循環

df['gender'] = np.select([df.name.str.contains(" |".join(m_names)),
                          df.name.str.contains(" |".join(f_names))],
                         [2, 1], 
                         default=3)

Answer 2

您可以使用熊貓功能isin

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.isin.html

df.loc[df.name.isin(m_names), 'gender'] = 2

Answer 3

您可以首先構造和組合布爾掩碼。 例如：

m_zero = df['gender'].eq(0)

m_name_female = df['name'].str.contains(' |'.join(f_names))
m_name_male = df['name'].str.contains(' |'.join(m_names))

m_id_female = df['id'].str.contains('|'.join(f_ids))
m_id_male = df['id'].str.contains('|'.join(m_ids))

female_mask = m_zero & (m_name_female | m_id_female)
male_mask = m_zero & (m_name_male | m_id_male)

然后通過pd.DataFrame.loc應用邏輯：

df.loc[female_mask, 'gender'] = 1
df.loc[male_mask, 'gender'] = 2

或者使用嵌套的numpy.where ：

df['gender'] = np.where(female_mask, 1, np.where(male_mask, 2, df['gender']))

或者，如果您希望提供標量默認值，請使用numpy.select ：

df['gender'] = np.select([female_mask, male_mask], [1, 2], 3)