只在条件为真的情况下才替换dataframe中列的值。

Question

我有一个问题，在一个熊猫数据替换价值观。

如果数据文件包含多个字符串，我希望在它的列('URL')中搜索。

如果这是真的，我希望替换dataframe中的另一列的值，但替换同一行的值。如果在“url”列的URL中找到一个字符串，我希望在列“Model”中的同一行上写入该字符串，并在“品牌”列中写入“Samsung”。

目前，当包含的if条件为true时，它将替换我在其他列上的所有值，我不想这样做。

Python代码：

import pandas as pd

dataframe_initial = pd.DataFrame()
dataframe_initial = pd.read_excel('tele2.xlsx')
dataframe_initial['Model'] = ""
dataframe_initial['Brand'] = ""

str1 = 'galaxy-S9'
str2 = 'note-9'
str3 = 'galaxy-a6'
str4 = 'Huawei'
str5 = 'P20'
str6 = 'Apple'
str7 = 'Iphone-X'

for url in dataframe_initial['URL']:
    if str1 in url:
        dataframe_initial['Model'] = str(str1)
        dataframe_initial['Brand'] = str('Samsung')
    if str3 in url:
        dataframe_initial['Model'] = str(str3)
        dataframe_initial['Brand'] = str('Samsung')
    if str2 in url:
        dataframe_initial['Model'] = str(str2)
        dataframe_initial['Brand'] = str('Samsung')

Answer 1

首先，您应该避免创建变量数。您可以使用list代替：

values = ['galaxy-S9', 'note-9', 'galaxy-a6', 'Huawei', 'P20', 'Apple', 'Iphone-X']

接下来，您将迭代行，并在此过程中每次迭代一行时更新整个系列。这是低效和不正确的。更好的方法是迭代值列表并使用Pandas布尔索引：

for value in values:
    mask = df['URL'].str.contains(value, regex=False)
    df.loc[mask, 'Model'] = value
    df.loc[mask, 'Brand'] = 'Samsung'

注意，不需要对已经是字符串的对象调用str。

Answer 2

试试看：

def pair(x):
if str1 in x['URL']:
    x['Model'] = str(str1)
    x['Brand'] = str('Samsung')
if str2 in x['URL']:
    x['Model'] = str(str2)
    x['Brand'] = str('Samsung')
if str3 in x['URL']:
    x['Model'] = str(str3)
    x['Brand'] = str('Samsung')

return x

dataframe_initial.apply(pair, axis = 1)

jpp编写了一个更有效的解决方案。这里还有一个类似于jpp解决方案的方法：

for value in values:
    df['Model'] = np.where(df['URL'].str.contains(value), value, df['Model'])
df['Brand'] = np.where(df['URL'].str.isin(values), 'Samsung', df['Brand'])

Answer 3

你需要：

dataframe_initial['Model'] = None
dataframe_initial['Brand'] = None


kw = [str1, str2, str3]
for i in kw:
    dataframe_initial['Model'] = np.where(dataframe_initial['URL'].str.contains(i), i, dataframe_initial['Model'] )

dataframe_initial['Brand'] = np.where(dataframe_initial['Model'].isin(kw), 'Samsung', dataframe_initial['Brand'])