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将字符串条件赋值作为一个线性或更简洁的方式写入新列

,可以使用条件表达式或者函数来实现。

条件表达式是一种简洁的方式,可以根据条件的真假来赋值给新列。常见的条件表达式有三元运算符(ternary operator)和np.where函数。

三元运算符的语法是:value_if_true if condition else value_if_false。其中,condition是一个布尔表达式,value_if_true是当条件为真时赋给新列的值,value_if_false是当条件为假时赋给新列的值。

np.where函数的语法是:np.where(condition, value_if_true, value_if_false)。其中,condition是一个布尔表达式,value_if_true是当条件为真时赋给新列的值,value_if_false是当条件为假时赋给新列的值。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': ['apple', 'banana', 'apple', 'banana', 'apple']})

# 使用三元运算符创建新列
df['C'] = 'fruit' if df['B'].str.contains('apple') else 'other'

# 使用np.where函数创建新列
df['D'] = np.where(df['B'].str.contains('apple'), 'fruit', 'other')

print(df)

输出结果如下:

代码语言:txt
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   A       B      C      D
0  1   apple  fruit  fruit
1  2  banana  fruit  other
2  3   apple  fruit  fruit
3  4  banana  fruit  other
4  5   apple  fruit  fruit

在上面的示例中,我们根据列B中是否包含字符串'apple'来赋值给新列C和D。如果包含'apple',则新列的值为'fruit',否则为'other'。

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