我正在嘗試根據其他 3 列的值來確定列的值。
邏輯是，如果ColC包含字串值 'Deck'，則用值 'Deck' 填充新列 ( ColD)。如果沒有，請檢查ColB“Deck”一詞。如果它不存在，請檢查ColA。如果不存在，只需設定ColD為空。
但是，然后我想重復相同的程序，但是對于“梁”這個詞。然后是“墻”這個詞，最后一次是“光柵”這個詞。
這是資料的一個片段：
ColA ColB ColC
Deck DECK PENETRATION
DECK
Deck
WALL PENETRATION
PRIMARY GRATING
Beam PRIMARY BEAM PENE
這就是上面應該最終看起來的樣子：
ColA ColB ColC ColD
Deck DECK PENETRATION Deck
DECK Deck
Deck Deck
WALL PENETRATION Wall
PRIMARY GRATING Grating
Beam PRIMARY BEAM PENE Beam
可能還有其他詞我想根據 ColA-ColC 進行檢查，因此理想情況下，解決方案將涉及將單詞串列傳遞給某種函式。現在的串列看起來像['Deck', 'Beam', 'Wall', 'Grating']
盡管不太可能，但如果代碼發現一列（例如ColA）值包含“Grating”一詞，而另一列（例如ColB）包含“Deck”一詞 - 它只會填充ColD“Conflict”一詞。
我想我可以使用np.where它來做到這一點，但我正在努力設定一些有效的東西。例如，如果代碼檢查單詞“光柵”，并沒有找到它，我不希望它覆寫ColD什么也沒有，它可能已經填充了字Beam，Deck等。
編輯：
因此，如果我與setting結合使用，這樣的事情幾乎可以作業。df.applyaxis = 1
但是，在新列中，它在運行后僅包含值 'Deck' 和 'Unset'。我的邏輯和對apply作業原理的理解有問題。
def my_function(row):
li = ['Deck', 'Grating', 'Wall', 'Beam']
for x in li:
if x.lower() in row.A.lower():
return x
elif x.lower() in row.B.lower():
return x
elif x.lower() in row.C.lower():
return x
else:
return 'unset'
df['ColD'] = df.apply(my_function, axis = 1)
uj5u.com熱心網友回復：
這是一種方法。我更改了您的輸入，以便第一行會導致沖突
import pandas as pd
import io
df = pd.read_csv(io.StringIO(
"""
ColA,ColB,ColC
Deck,DECK PENETRATION, BEAM
,DECK,
Deck,,
,WALL PENETRATION,
,PRIMARY GRATING,
Beam,,PRIMARY BEAM PENE
"""))
df['ColD'] = None
words = ['Deck', 'Beam', 'Wall', 'Grating']
#join the rows together as strings to search through
row_text = df.fillna('').sum(axis=1).str.lower()
for word in words:
contains_inds = row_text.str.contains(word.lower())
inds_to_fill = contains_inds & df['ColD'].isnull()
inds_to_conflict = contains_inds & df['ColD'].notnull()
df.loc[inds_to_fill,'ColD'] = word
df.loc[inds_to_conflict,'ColD'] = 'Conflict'
df
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