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pandas:从另一列修改dataframe中的值

conditional-statements dataframe pandas python

SaadH · 技术社区 · 5 年前

    site          code
    ---           ---
0   apple_123     45
1   apple_456     xy_33
2   facebook_123  24
3   google_123    NaN
4   google_123    pq_51

    site            code
    ---             ---
0   apple_123       45
1   apple_456_xy    33
2   facebook_123    24
3   google_123      NaN
4   google_123_pq   51

我已经能够获得需要修改的行,但无法进一步:

import numpy as np
import pandas as pd

site = ['apple_123','apple_456','facebook_123','google_123','google_123']
code = [45,'xy_33',24,np.nan,'pq_51']
df = pd.DataFrame(list(zip(site,code)), columns=['site','code'])

df[(~df.code.astype(str).str.isdigit())&(~df.code.isna())]

1 回复 | 直到 5 年前

jezrael 5 年前

使用 Series.str.extract 用于将非数字和数字值获取给helper DataFrame 然后分别处理每个列-删除 _ 通过 Series.str.strip Series.radd 并将缺少的值转换为emty字符串,最后添加到 code Series.fillna 用于替换未加工值 1 列到原始值:

df1 = df.code.str.extract('(\D+)(\d+)')

df['site'] += df1[0].str.strip('_').radd('_').fillna('')
df['code'] = df1[1].fillna(df['code'])
print (df)
            site code
0      apple_123   45
1   apple_456_xy   33
2   facebook_123   24
3     google_123  NaN
4  google_123_pq   51

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