如何在熊猫中使用正则表达式掩蔽一些nan值的列？

Question

我有一个dataframe，它访问了一列行政区(包括许多其他专栏)：

Index  User     Boroughs_visited
0      Eminem   Manhattan, Bronx
1      BrSpears NaN
2      Elvis    Brooklyn
3      Adele    Queens, Brooklyn

我想要创建第三列，显示哪个用户访问了布鲁克林，所以我用python编写了最慢的代码：

df['Brooklyn']= 0
def borough():
    for index,x in enumerate(df['Boroughs_visited']):
        if pd.isnull(x):
            continue
        elif re.search(r'\bBrooklyn\b',x):
            df_vols['Brooklyn'][index]= 1

borough()

其结果是：

Index  User     Boroughs_visited  Brooklyn
0      Eminem   Manhattan, Bronx   0
1      BrSpears NaN                0
2      Elvis    Brooklyn           1
3      Adele    Queens, Brooklyn   1

我的电脑花了15秒才运行了2000行。有更快的方法吗？

Answer 1

让.str访问器与contains和fillna一起使用

df['Brooklyn'] = (df.Boroughs_visited.str.contains('Brooklyn') * 1).fillna(0)

或同一语句的另一种格式：

df['Brooklyn'] = df.Boroughs_visited.str.contains('Brooklyn').mul(1, fill_value=0)

输出：

   Index          User  Boroughs_visited  Brooklyn
0      0        Eminem  Manhattan, Bronx         0
1      1  BrSpears NaN              None         0
2      2         Elvis          Brooklyn         1
3      3         Adele  Queens, Brooklyn         1

Answer 2

你可以以一个的价格买到所有的行政区。

df.join(df.Boroughs_visited.str.get_dummies(sep=', '))

   Index      User  Boroughs_visited  Bronx  Brooklyn  Manhattan  Queens
0      0    Eminem  Manhattan, Bronx      1         0          1       0
1      1  BrSpears               NaN      0         0          0       0
2      2     Elvis          Brooklyn      0         1          0       0
3      3     Adele  Queens, Brooklyn      0         1          0       1

但如果你真的真的想要布鲁克林

df.join(df.Boroughs_visited.str.get_dummies(sep=', ').Brooklyn)

   Index      User  Boroughs_visited  Brooklyn
0      0    Eminem  Manhattan, Bronx         0
1      1  BrSpears               NaN         0
2      2     Elvis          Brooklyn         1
3      3     Adele  Queens, Brooklyn         1