列上的多个条件语句答案

【问题标题】：Multiple conditional statement on a column列上的多个条件语句
【发布时间】：2019-07-22 03:14:26
【问题描述】：

我想要一个专栏"PRI/TEN"。

当 PRIMARY RESOURCE 列包含 "BERIX"，PRI/TEN 应该有"TBC"。
当列 PRIMARY RESOURCE 包含"BERIXTVX"， PRI/TEN 应该有 "TEN"。
当列 PRIMARY RESOURCE 包含 "BERIXVX"、PRI/TEN 应该有 "PRI"。

我试过了：

data1['PRI/ TEN'] = np.where(data1['First']!='BERIXVX', 'PRI','TEN')

这是我原来的专栏

Primary Resource
BERIX_MYANMAR ONLY
BERIXTVX_BOOST IPV
BERIXTVX_BOOST IPV
BERIXVX_ENCEPUR A AD
BERIXVX_ENCEPUR AD
BERIXTVX_BOOST IPV
BERIXTVX_BEXSERO

这就是我想要的

Primary Resource    PRI/TEN
BERIX_MYANMAR ONLY  TBC
BERIXTVX_BOOST IPV  TEN
BERIXTVX_BOOST IPV  TEN
BERIXVX_ENCEPUR A AD    PRI
BERIXVX_ENCEPUR AD  PRI
BERIXTVX_BOOST IPV  TEN
BERIXTVX_BEXSERO    TEN

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe pandas-groupby

【解决方案1】：

试试这个：

def categorizer(row):
    if 'BERIXTVX' in row:
        return 'TEN'
    elif 'BERIXVX' in row:
        return 'PRI'
    elif 'BERIX' in row:
        return 'TBC'

    # Return a default value
    return None


data1['PRI/TEN'] = data1['PRIMARY RESOURCE'].apply(categorizer)

这会将函数categorizer 应用于PRIMARY RESOURCE 列中的每一行。虽然它不是矢量化的，所以如果遇到性能问题，请告诉我。

【讨论】：

【解决方案2】：

将np.select 与str.contains 一起使用：

m1 = df['Primary Resource'].str.contains('BERIX_')
m2 = df['Primary Resource'].str.contains('BERIXTVX_')
m3 = df['Primary Resource'].str.contains('BERIXVX_')

df['PRI/TEN'] = np.select([m1, m2, m3], ['TBC', 'TEN', 'PRI'])

print(df)
       Primary Resource PRI/TEN
0    BERIX_MYANMAR ONLY     TBC
1    BERIXTVX_BOOST IPV     TEN
2    BERIXTVX_BOOST IPV     TEN
3  BERIXVX_ENCEPUR A AD     PRI
4    BERIXVX_ENCEPUR AD     PRI
5    BERIXTVX_BOOST IPV     TEN
6      BERIXTVX_BEXSERO     TEN

【讨论】：

【解决方案3】：

感谢大家的回答。我在互联网上得到了这个，它正在执行任务。

这只是普通的where函数，带有多个嵌套的where子句。

data1['Private/Tender'] = np.where(data1['First']=='BERIXVX','PRI', (np.where(data1['First']=='BERIXTVX','TEN','TBC')))

【讨论】：