在DataFrame中添加一列并检查某些列或任意列是否包含字符串,可以通过使用apply()
函数结合lambda表达式来实现。
首先,使用apply()
函数遍历每一行,并在lambda函数中对该行进行处理。在lambda函数中,可以使用条件语句来检查某些列或任意列是否包含字符串,若包含,则为新添加的列赋值为True,否则为False。
下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'Column1': ['abc', 'def', 'ghi'],
'Column2': ['xyz', 'abc', 'def']})
# 定义一个函数,用于检查某些列或任意列中是否包含指定字符串
def check_string(row, string):
for column in row.index: # 遍历每一列
if string in row[column]: # 判断是否包含指定字符串
return True
return False
# 使用apply()函数添加新列,并检查某些列或任意列中是否包含字符串
df['Contains String'] = df.apply(lambda row: check_string(row, 'abc'), axis=1)
print(df)
输出结果如下:
Column1 Column2 Contains String
0 abc xyz True
1 def abc True
2 ghi def False
在这个示例中,我们创建了一个包含两列的DataFrame。然后,定义了一个名为check_string
的函数,用于检查某些列或任意列中是否包含指定字符串。接下来,我们使用apply()
函数在DataFrame中添加了一个名为Contains String
的新列,并使用lambda表达式调用check_string
函数来检查每一行中是否包含字符串"abc"。最后,我们打印输出了修改后的DataFrame。
请注意,这里的示例中只是检查了每一列是否包含指定字符串,如果你有特定的列需要检查,可以在lambda表达式中指定列的名称。
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