如何通過搜索現有列值而不迭代在數據框中追加新行？

Question

當某個值包含在列中時，我試圖找到為每 1 行創建新行的最佳方法。

示例數據框

指數	人	Drink_Order
1	山姆	傑克和可樂
2	約翰	可樂
3	史蒂夫	胡椒博士

我想在 DataFrame 中搜索 Jack 和 Coke，將其刪除並添加 2 個新記錄，因為 Jack 和 Coke 是 2 個不同的飲料來源。

指數	人	Drink_Order
2	約翰	可樂
3	史蒂夫	胡椒博士
4	山姆	傑克丹尼
5	山姆	可樂

我想替換的示例代碼，因為我的理解是你永遠不應該修改你正在迭代的行

for index, row in df.loc[df['Drink_Order'].str.contains('Jack and Coke')].iterrows():
    df.loc[len(df)]=[row['Person'],'Jack Daniels']
    df.loc[len(df)]=[row['Person'],'Coke']

df = df[df['Drink_Order']!= 'Jack and Coke']

Answer 1

使用和拆分。 這將導致一個列表。 分解列表以獲取列表中的每個元素顯示為單獨的行。 然后有條件地將 Jack 重命名為 Jack Daniels

 df= df.assign(Drink_Order=df['Drink_Order'].str.split('and')).explode('Drink_Order')
df['Drink_Order']=np.where(df['Drink_Order'].str.contains('Jack'),'Jack Daniels',df['Drink_Order'])

    Index Person   Drink_Order
0      1    Sam  Jack Daniels
0      1    Sam          Coke
1      2   John          Coke
2      3  Steve    Dr. Pepper