我有一個像這樣的資料框：
id familyHistoryDiabetes
0 YES - Father Diabetic
1 NO FAMILY HISTORY OF DIABETES
2 Yes-Mother & Father have Type 2 Diabetes
3 NO FAMILY HISTORY OF DIABETES
如果字串包含“yes”和“no”，如果字串包含“no”，我想用簡單的“yes”替換列值。
為此，我運行了以下代碼：
df['familyHistoryDiabetes'] = df['familyHistoryDiabetes'].apply(lambda x: 'Yes' if 'Yes' in x else 'No')
運行此程式后，我意識到這會錯過“是”全部大寫的情況：
id familyHistoryDiabetes
0 No
1 No
2 Yes
3 No
所以我想運行類似的代碼，但在搜索它時忽略“是”的情況。
為此，我嘗試了一種類似于此處提到的使用 casefold()的解決方案，如下所示：
df['familyHistoryDiabetes'] = df['familyHistoryDiabetes'].apply(lambda x: 'Yes' if 'YES'.casefold() in map(str.casefold, x) else 'No')
但這不起作用，因為它導致我的資料框變為：
id familyHistoryDiabetes
0 No
1 No
2 No
3 No
我可以想象這是一個簡單的修復，但我沒有想法！
謝謝。
uj5u.com熱心網友回復：
與嘗試np.where用contains用case = False
df['new'] = np.where(df['familyHistoryDiabetes'].str.contains('Yes',case = False),
'Yes',
'No')
uj5u.com熱心網友回復：
與str.extract：
df["familyHistoryDiabetes" ] = df["familyHistoryDiabetes"].str.lower().str.extract("(yes|no)")
>>> df
id familyHistoryDiabetes
0 0 yes
1 1 no
2 2 yes
3 3 no
uj5u.com熱心網友回復：
您可以str.extract與IGNORECASE標志一起使用：
# regex.IGNORECASE = 2
df['new'] = df.familyHistoryDiabetes.str.extract('(Yes)', 2).fillna('No')
輸出：
id familyHistoryDiabetes new
0 0 YES - Father Diabetic YES
1 1 NO FAMILY HISTORY OF DIABETES No
2 2 Yes-Mother & Father have Type 2 Diabetes Yes
3 3 NO FAMILY HISTORY OF DIABETES No
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