例如，我有下一個串列：
l = ['a', 'x', 't']
和資料框：
a = [{'sufix': 'a', 'qty': 5}, {'sufix': 'b', 'qty': 2}, {'sufix': 'c', 'qty': 7}, {'sufix': 'x', 'qty': 9}, {'sufix': 't', 'qty': 4}, {'sufix': 'p', 'qty': 1}]
df = pd.DataFrame(a)
print(df)
我需要什么，如果串列中的值 ->l在列中df['sufix']-> 創建新列df['yes']并從列中放置值df['qty']，否則df['yes'] = 0
我需要下一個結果：
uj5u.com熱心網友回復：
如果我理解正確，可能是這樣的：
df['yes'] = df['qty'][df['sufix'].isin(l)]
df['yes'] = df['yes'].fillna(0)
uj5u.com熱心網友回復：
像這樣：
df['yes'] = df.sufix.isin(l) * df.qty
isin()為該列回傳的布林值sufix將轉換為 0 表示 False，1 表示 True，并乘以 中的值qty。
輸出：
sufix qty yes
0 a 5 5
1 b 2 0
2 c 7 0
3 x 9 9
4 t 4 4
5 p 1 0
uj5u.com熱心網友回復：
from tokenize import String
import pandas as pd
import numpy as np
l = ['a', 'x', 't']
a = [{'sufix': 'a', 'qty': 5}, {'sufix': 'b', 'qty': "ww"}, {'sufix': 'c', 'qty': "a"}, {'sufix': 'x', 'qty': "9"}, {'sufix': 't', 'qty': 4}, {'sufix': 'p', 'qty': 1}]
df = pd.DataFrame(a).assign(yes=lambda x: np.where(x["qty"].isin(l), x["qty"],0))
還要處理文本。
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