从数据提取特征

Question

我有这样的熊猫数据

    ID  Phone          ex

0   1   5333371000     533
1   2   5354321938     535
2   3   3840812        384
3   4   5451215        545
4   5   2125121278     212

例如，如果"ex“开始使用533,535,545个新变量，则应：

样本输出：

   ID    Phone         ex          iswhat

0   1   5333371000     533         personal
1   2   5354321938     535         personal
2   3   3840812        384         notpersonal
3   4   5451215        545         personal
4   5   2125121278     212         notpersonal

我怎么能这么做？

Answer 1

您可以使用np.where

df['iswhat'] = np.where(df['ex'].isin([533, 535, 545]), 'personal', 'not personal')
print(df)

# Output
   ID       Phone   ex        iswhat
0   1  5333371000  533      personal
1   2  5354321938  535      personal
2   3     3840812  384  not personal
3   4     5451215  545      personal
4   5  2125121278  212  not personal

更新

还可以直接使用Phone列：

df['iswhat'] = np.where(df['Phone'].astype(str).str.match('533|535|545'), 
                        'personal', 'not personal')

注意:如果Phone列包含字符串，则可以安全地删除.astype(str)。

Answer 2

我们可以使用np.where和str.contains

df["iswhat"] = np.where(df["ex"].str.contains(r'^(?:533|535|545)$'),
                        'personal', 'notpersonal')