Pandas 系列有條件地改變字符串

Question

我正在嘗試按條件更改 Pandas 系列中的字符串。 如果字符串名稱為“A”，則應為“AA”。 下面的代碼片段有效，但它非常不優雅且效率低下。 正如我所說，我正在通過 Pandas 系列作為參數。 有沒有其他方法可以做到這一點？

def conditions(x):
    if x == 'A':
        return "AA"
    elif x == 'B':
        return "BB"
    elif x == 'C':
        return "CC"
    elif x == 'D':
        return "DD"
    elif x == 'E':
        return "EE"
    elif x == 'F':
        return "FF"
    elif x == 'G':
        return "GG"
    elif x == 'H':
        return "HH"
    elif x == 'I':
        return "I"
    elif x == 'J':
        return "JJ"
    elif x == 'K':
        return "KK"
    elif x == 'L':
        return 'LL'

func = np.vectorize(conditions)
test = func(rfqs["client"])

Answer 1

如果您只是想重復給定的字符串，則可以一次在所有行中將字符串添加到自身。 如果您有其他一些條件，則可以指定該條件並僅將字符串添加到滿足條件的行中。 請參閱此玩具示例：

df = pd.DataFrame({'client': ['A', 'B', 'Z']})

df.loc[df['client'].str.contains('[A-L]'), 'client'] = df['client'] * 2

要得到

  client
0     AA
1     BB
2      Z

Answer 2

您可以使用字典來避免所有這些 if elses：

d = {i:2*i for i in ('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L')} 

test = rfqs["client"].apply(lambda x: d[x] if x in d else x)

Answer 3

這是另一種方式：

l = list('ABCDEFGHIJKL')
df['col'] = df['col'].mask(df['col'].isin(l),df['col'].str.repeat(2))

與np.where()

df['col'].mul(np.where(df['col'].isin(l),2,1))

使用map()

df['A'].mul(df['A'].map({i:2 for i in l}).fillna(1).astype(int))