基於具有條件的其他列值創建新列

Question

我有一列包含值：

牌
品牌1
品牌2
品牌3

data.brand = data.brand.astype(str)
data.brand = data.brand.replace(r'^\s*$', np.nan, regex=True)
data['branded'] = np.where(data['brand']!= 'nan', True, False)

在第一次初始化代碼后，我得到結果：

牌	品牌
品牌1	真的
品牌2	真的
楠	真的
品牌3	真的

在第二次初始化相同的代碼后，我得到了想要的結果：

牌	品牌
品牌1	真的
品牌2	真的
楠	錯誤的
品牌3	真的

面對/避免這個問題的更聰明的方法是什么？

Answer 1

這個答案只關注為什么第一次迭代不起作用

在您的代碼中，當您將data.brand替換為regex時，您將替換為不是nan的np.nan ，因此第一個 init 無法識別下一行中的條件： np.where(data['brand'],= 'nan', True, False) 。 但是，在第二次初始化時，該行已經是np.nan並且您在第一行中執行.astype(str)將np.nan設置為'nan' ，因此第三行有效。

解決方案：

代替：

data.brand = data.brand.replace(r'^\s*$', np.nan, regex=True)

和：

data.brand = data.brand.replace(r'^\s*$', 'nan', regex=True)

這會將 get go 中的替換值設置為'nan' ，因此第三行將在第一次迭代中運行良好。