在子字符串中筛选并移动另一列中的文本

Question

我有以下数据集：

df = pd.DataFrame([
{'Phone': 'Fax(925) 482-1195', 'Fax': None},
{'Phone': 'Fax(406) 226-0317', 'Fax': None},
{'Phone': 'Fax+1 650-383-6305', 'Fax': None},
{'Phone': 'Phone(334) 585-1171', 'Fax': 'Fax(334) 585-1182'},
{'Phone': None, 'Fax': None},
{'Phone': 'Phone(334) 585-1171', 'Fax': 'Fax(334) 585-1176'}]
)

应该是这样的：

​

​

我试图做的是:对于我看到的每一行“传真”，我想截断它，并将此记录传送到“传真”列。

首先，我试图只查询与此筛选的匹配：

df[df['Phone'].str.contains("Fax") == True, "Fax"] = df[df['Phone'].str.contains("Fax") == True]

但是它不起作用，错误是："TypeError: unhashable type：'Series'“。

有什么想法吗？

Answer 1

你有一堆行，也就是说，一串数据。最简单的方法是在将每一行添加到dataframe之前对其进行按摩。

rows = [ ... ]

def get_contacts(rows):
    for row in rows:
        phone, fax = row['Phone'], row['Fax']
        if 'Fax' in phone:
            phone, fax = None, phone
        yield phone, fax

df = pd.DataFrame(get_contacts(rows))

您可以使用这样的过滤器强制使用str而不是None：

        ...
        yield clean(phone), clean(fax)
        ...

def clean(s, default=''):
    if s is None:
        return default
    return s

如果你真的喜欢坚持使用熊猫，你可能会想

1. 识别df.Phone包含“传真”的行的掩码，然后
2. 将该子集复制到df['Fax']中，然后
3. 空出选定的df['Phone']条目。

您可以自行验证/调试每个步骤

如果你选择走这条路，请邮寄你的最终解决方案。

Answer 2

使用.分配和np.where的另一个选项

import numpy as np
import pandas as pd



condition = df["Phone"].str.contains("fax", case=False)
df = df.assign(
    Fax=np.where(condition, df["Phone"], df["Fax"]),
    Phone=np.where(condition, "", df["Phone"])
).fillna("")

print(df)

                 Phone                 Fax
0                        Fax(925) 482-1195
1                        Fax(406) 226-0317
2                       Fax+1 650-383-6305
3  Phone(334) 585-1171   Fax(334) 585-1182
4                                         
5  Phone(334) 585-1171   Fax(334) 585-1176