【问题标题】：python pandas column conditional on two other column valuespython pandas列以其他两个列值为条件
【发布时间】：2017-08-20 16:19:18
【问题描述】：

如果一列或另一列有值，python pandas 有没有办法应用条件？

对于一列，我知道如果列标题包含单词“test”，我可以使用以下代码来应用测试标志。

df['Test_Flag'] = np.where(df['Title'].str.contains("test|Test"), 'Y', '')

但是如果我想说列标题或列副标题是否包含“测试”一词，请添加测试标志，我该怎么做呢？

这显然行不通

df['Test_Flag'] = np.where(df['Title'|'Subtitle'].str.contains("test|Test"), 'Y', '')

【问题讨论】：

标签： python pandas numpy dataframe conditional

【解决方案1】：

使用@jezrael 的设置

df = pd.DataFrame(
    {'Title':['test','Test','e', 'a'],
     'Subtitle':['b','a','Test', 'a']})

`pandas`

你可以stack + str.contains + unstack

import re

df.stack().str.contains('test', flags=re.IGNORECASE).unstack()

  Subtitle  Title
0    False   True
1    False   True
2     True  False
3    False  False

把所有东西都放在一起

truth_map = {True: 'Y', False: ''}
truth_flag = df.stack().str.contains(
    'test', flags=re.IGNORECASE).unstack().any(1).map(truth_map)
df.assign(Test_flag=truth_flag)

  Subtitle Title Test_flag
0        b  test         Y
1        a  Test         Y
2     Test     e         Y
3        a     a

`numpy`

如果性能是一个问题

v = df.values.astype(str)
low = np.core.defchararray.lower(v)
flg = np.core.defchararray.find(low, 'test') >= 0
ys = np.where(flg.any(1), 'Y', '')
df.assign(Test_flag=ys)

  Subtitle Title Test_flag
0        b  test         Y
1        a  Test         Y
2     Test     e         Y
3        a     a

幼稚时间测试

【讨论】：

@jeangelj, flag 是re (RegEx) 模块中许多函数的“标准”参数。所以 pandas 将此标志进一步传递给 re.* 函数调用...
@jeangelj 我已经为您更新了另一个解决方案。

【解决方案2】：

如果有很多列，那么更简单的是创建子集 df[['Title', 'Subtitle']] 和 apply contains，因为仅适用于 Series 并且每行至少检查一个 True any：

mask = df[['Title', 'Subtitle']].apply(lambda x: x.str.contains("test|Test")).any(axis=1)
df['Test_Flag'] = np.where(mask,'Y', '')

示例：

df = pd.DataFrame({'Title':['test','Test','e', 'a'], 'Subtitle':['b','a','Test', 'a']})
mask = df[['Title', 'Subtitle']].apply(lambda x: x.str.contains("test|Test")).any(axis=1)
df['Test_Flag'] = np.where(mask,'Y', '')
print (df)
  Subtitle Title Test_Flag
0        b  test         Y
1        a  Test         Y
2     Test     e         Y
3        a     a

【讨论】：

【解决方案3】：

pattern = "test|Test"
match = df['Title'].str.contains(pattern) | df['Subtitle'].str.contains(pattern)
df['Test_Flag'] = np.where(match, 'Y', '')

【讨论】：