如何遍历 pandas 数据框、检查条件、执行字符串操作并写入新列？

Question

我有一个如下所示的数据框；

--------------------------------
Col1    Col2                    
--------------------------------
1       AppVer: 1.1.1 | name: A 
0       name:B                  
1       AppVer: 2.3.1 | name: B

我想根据条件创建一个新列 (newCol3) 1. 如果 Col1=1 则根据“|”拆分 Col2并写入 newCol3 列 2. 如果 Col1=0 则将 "Not Applicable" 写入列 newCol3

我使用 iterrows 和条件语句尝试了以下循环代码；

for index, row in df1.iterrows():
    if row['Col1']==1:
        df1['newCol3']="NA"
    elif row['Col1']==0:
        a=row['Col2'].split("|")
        df1['newCol3']=a[0]

但我在 newCol3 中的值并不像预期的那样，如下所示。另外，我收到这样的警告 "main:8: SettingWithCopyWarning: 试图在 DataFrame 的切片副本上设置一个值。尝试使用 .loc[row_indexer,col_indexer] = value 代替请参阅文档中的注意事项：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy"

得到的输出：

---------------------------------------------------
Col1    Col2                        newCol3
---------------------------------------------------
1       AppVer: 1.1.1 | name: A     1.1.1
0       name:B                      1.1.1
1       AppVer: 2.3.1 | name: B     2.3.1

预期输出：

---------------------------------------------------
Col1    Col2                        newCol3
---------------------------------------------------
1       AppVer: 1.1.1 | name: A     1.1.1
0       name:B                      Not Applicable
1       AppVer: 2.3.1 | name: B     2.3.1

给我任何 help/suggestions.

Answer 1

对于您的情况，我建议使用 loc 创建一个新列。

文档：loc

文档：str expand

str 提取的文档：str.extract

df.loc[df['Col1']==1,'Col3'] = df['Col2'].str.extract(pat='insert the pattern here')
df.loc[df['Col1']==0,'Col3'] = 'Not Applicable'

刚刚看到预期的输出。阅读我链接的文档并根据需要更改 str.extract。

Answer 2

我觉得你可以做到

df['New']=df.Col2.str.extract('(\d*\.?\d+\.?\d+)').fillna('Not Applicable')
df
Out[43]: 
   Col1                      Col2             New
0     1  AppVer: 1.1.1 | name: A            1.1.1
1     0  name:B                    Not Applicable
2     1  AppVer: 2.3.1 | name: B            2.3.1

如何遍历 pandas 数据框、检查条件、执行字符串操作并写入新列？

How to loop through pandas dataframe, check conditions, perform string manipulations & write to a new column?

python

string

pandas

loops

conditional