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检查df中的列是否包含特定集合,如果为true,则指定值
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<p>我对python中的dataframe有一个问题。我的df看起来像这样:</p> <pre><code>type object name1 name2 name3 name4 name5 name6 PL Y NAM1 NAM2 NAM3 None None None PL Z NamY NAMZ NAMI MAMJ NAMY NamT PL Z NamW NAMG NAMO MAMR NAMV NamL </code></pre> <p>设置如下:</p> <pre><code>{'NAM1', 'MAMJ', .. } </code></pre> <p>我需要检查列名称1中是否有。。name6是第二个集合中的值,如果是,则必须将该值分配到新列中</p> <p>我可以用numpy做到这一点,但在很多方面:</p> <pre><code>df['matched'] = np.where(df['name1'].isin(set1), df['name1'], '') df['matched'] = np.where(df['name2'].isin(set1), df['name2'], df['matched']) df['matched'] = np.where(df['name3'].isin(set1), df['name3'], df['matched']) df['matched'] = np.where(df['name4'].isin(set1), df['name4'], df['matched']) df['matched'] = np.where(df['name5'].isin(set1), df['name5'], df['matched']) df['matched'] = np.where(df['name6'].isin(set1), df['name6'], df['matched']) </code></pre> <p>我怎样才能在一行中做到这一点?谢谢你的提示</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>如果不想替换集合1中的所有匹配项,可以使用以下代码:</p> <pre><code>df = df.assign( matched = lambda x: x.apply(lambda s: set(s).intersection(set1),axis=1) ) </code></pre>
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