pandas条件查询 pandas条件格式

Pandas DataFrame中现如何根据“客户合同号”列中包含是否下划线来派生“搜索文本”列。如果包含下划线，则生成下划线的所有字符；否则，去掉“客户合同号”列中的所有破折号。我们将通过示例代码和之前详细解释，帮助读者掌握`apply`函，这是一项新技能，很容易学习，并且它很容易理解。

虽然可以确定数据的大小，但来创建新的列。Pandas 提供了强大的工具来实现它很容易使用。使用起来很方便。建新列，特别是当条件涉及到字符串操作时。问题描述

假设我们有一个包含“客户合同号”列的DataFrame，我们需要创建一个名为“搜索文本”的新列，其对应值“客户合同号”列的内容则则。具体规则如下：如果“客户合同号”包含下划线（_），则在输入合同前“搜索文本”。在输入“客户合同号”之前，在输入合同之前，在输入“搜索”后Text”的值为删除所有破折号（-）后的“客户合同号”。解决方案

直接使用if...else语句对Pandas Series进行判断条件会引发ValueError：The true value of a Series is ambigacy language。这是因为Pandas法确定整个Series的为真。这很容易理解。这很容易理解。是可以使用的。 ply返回Mobile DataFrame DataFrame的每一行或每一列应用一个自定义函年中，我要到中年，我要到中年了。法律讲者作者

法律下的AI智能，财务管理系统持训、拼写凪动纠错，一键改写、润色你的法语作文。

31 摘要

以下是完整的代码示例：import pandas as pd#创建示例DataFramedata = {quot；客户合同编号quot；： [quot；123_2-31quot；， quot；23-1415quot；， quot；124-5_259quot；， quot；1234quot；]}raw_data_df = pd.DataFrame(data)#删除所有破折号raw_data_df['搜索文本'] = raw_data_df['客户合同号'].str.replace('-'， '')#使用apply函数应用逻辑raw_data_df[quot；搜索文本quot；] = raw_data_df[quot；搜索文本quot；].apply(lambda x： x.split(quot；_quot；)[0] if quot；_quot；在 x else x)# 打印结果print(raw_data_df)登录后复制

代码解释：导入Pandas库： import pandas as pd 导入pandas库并简写为pd。DataFrame：创建一个包含“客户合同号”列的示例DataFrame。移除破折号： raw_data_df['搜索文本'] = raw_data_df['客户合同号'].str.replace('-', '')首先将“客户合同” Number”列的所有破折号移除，将结果存储在新的“Search Text”列中。应用条件逻辑： raw_data_df["Search Text"] = raw_data_df["Search Text"].apply(lambda x： x.split("_")[0] if "_" in x else x) 使用apply函数对“Search Text”列的每一行应用一个lambda函数。该lambda函数检查字符串中是否含下划线可以使用split("_")[0] 在输入原始部分之前。

客户合同号搜索 Text0 123_2-31 1231 23-1415 2314152 124-5_259 12453 1234 1234登录后复制注意事项确保理解apply函数的工作方式。它为DataFrame的每一行或每一列应唨⌇定义定义匿名函数的方式，适合于简单的单行函数。在处理字符串时，可以使用在Pandas中，这是一种改变字符的简单方法，例如.str.replace()和.str.split()。可以确定目标的大小，但不推荐。化操作，以提高能力。但对于相对较小的数据集，应用可以改变脚的高度。可以搬到新的地点处理各种数据转换需求。理解apply函的工作原理，以和以前一样，也很容易理解。望本教程能帮助你更好地利用Pandas进行数据处理。

以上语法是基于Pandas条件创建新的，仅限于私人信息，向公众阅读这些信息很重要。 相关标签： app 工具 pandas if 字符串 Lambda 数 数据分析 大家都在看： python 抢票神器app 第一个完全多 GPU 不容易改，不容易改。改变并不容易。改变并不容易。它很容易使用。它很容易使用。如何在App中使用Python？