根據多個其他列的條件新建 Python DataFrame 列

Question

我正在嘗試根據其他兩列的輸入創建一個新的 DataFrame 列（C 列）。 我的兩個標准是，如果“A 列 > 0”或“B 列包含字符串“Apple”，* 那么 C 列的值應為“是”，否則應為“否”

*如果答案不區分大小寫，則加分（即，它將拿起“菠蘿”和“蘋果汁”中的“蘋果”

數據可能看起來像（以及 C 列應該產生什么結果）

Column_A Column_B           Column_C  
23       Orange Juice       Yes  
2        Banana Smoothie    Yes  
8        Pineapple Juice    Yes  
0        Pineapple Smoothie Yes  
0        Apple Juice        Yes  
0        Lemonade           No  
34       Coconut Water      Yes

我嘗試了幾件事，包括：

df['Keep6']= np.where((df['Column_A'] >0) | (df['Column_B'].find('Apple')>0) , 'Yes','No')

但收到錯誤消息： "AttributeError: 'Series' object has no attribute 'find'"

Answer 1

將Series.str.contains與case=False一起使用以不區分大小寫：

df['Column_C']= np.where((df['Column_A']>0) | (df['Column_B'].str.contains('apple', case=False)) ,'Yes','No')
print(df)

---

   Column_A            Column_B Column_C
0        23        Orange_Juice      Yes
1         2     Banana_Smoothie      Yes
2         8     Pineapple_Juice      Yes
3         0  Pineapple_Smoothie      Yes
4         0         Apple_Juice      Yes
5         0            Lemonade       No
6        34       Coconut_Water      Yes

Answer 2

試試這個代碼，使用pandas.Dataframe.apply function：

df['Column_C'] = df.apply(lambda row: 'Yes' if (row['Column_A']>0) | (row['Column_B'].lower().find('apple')>=0) else 'No', axis=1)

並給出：

   Column_A            Column_B Column_C
0        23        Orange Juice      Yes
1         2     Banana Smoothie      Yes
2         8     Pineapple Juice      Yes
3         0  Pineapple Smoothie      Yes
4         0         Apple Juice      Yes
5         0            Lemonade       No
6        34       Coconut Water      Yes