DataFrame通过检查多个参数添加布尔列答案

【问题标题】：DataFrame add boolean column by checking multiple parametersDataFrame通过检查多个参数添加布尔列
【发布时间】：2016-04-15 08:23:46
【问题描述】：

我正在寻找这样的东西。

tweets = pd.DataFrame()

tweets['worldwide'] = [tweets['user.location'] == ["Worldwide", "worldwide", "WorldWide]]

通过检查列 tweets['user.location']，新列 'worldwide' 具有布尔值（True、False），该列具有全球三种不同类型的拼写。

我希望为所有拼写“worldwide”的树格式返回值“True”。

【问题讨论】：

标签： pandas dataframe boolean ipython

【解决方案1】：

IIUC 那么你想要isin:

tweets['worldwide'] = [tweets['user.location'].isin(["Worldwide", "worldwide", "WorldWide"])]

如果存在任何值，这将返回 True

In [229]:
df = pd.DataFrame({'Tweets':['worldwide', 'asdas', 'Worldwide', 'WorldWide']})
df

Out[229]:
      Tweets
0  worldwide
1      asdas
2  Worldwide
3  WorldWide

In [230]:
df['Worldwide'] = df['Tweets'].isin(["Worldwide", "worldwide", "WorldWide"])
df

Out[230]:
      Tweets Worldwide
0  worldwide      True
1      asdas     False
2  Worldwide      True
3  WorldWide      True

但是，我个人认为在规范化推文方面有更多的里程数，因此您可以通过使用 str.lower 将推文小写然后使用 str.contains 来测试推文是否包含您的话来与单一表示进行比较：

In [231]:
df['Worldwide'] = df['Tweets'].str.lower().str.contains("worldwide")
df

Out[231]:
      Tweets Worldwide
0  worldwide      True
1      asdas     False
2  Worldwide      True
3  WorldWide      True

【讨论】：

【解决方案2】：

我有这个作为最终形式： tweets['worldwide'] = tweets['user.location'].str.lower().str.contains("worldwide")

最终计数出现：

tweets['worldwide'].value_counts()


False    4998
 True      185
 Name: worldwide, dtype: int64

【讨论】：