从列中减去字符串并在 Pandas 中保留原始索引答案

【问题标题】：Subtract strings from columns and keep original index in Pandas从列中减去字符串并在 Pandas 中保留原始索引
【发布时间】：2020-09-11 21:54:14
【问题描述】：

我有一个包含两列的 df：

country      amount
USA          34 
USA          21
China        5
France       7
Italy        9
USA          1
Spain        10
Ireland      12

我想根据大洲创建 3 个变量：美国、中国和欧洲，以便使用“金额”列进行进一步计算。

对于美国和中国，我是这样做的：

    usa = df.loc[df['country']=='USA']['country']
    china = df.loc[df['country']=='China (Mainland)']['country']

对于欧洲，我陷入了困境，因为我需要列中的所有欧洲国家并维护其索引（因此相应的数量）。

是否可以从 ['country'] usa 和 china 中减去，得到其余的（欧洲国家）并将它们存储在变量 'europe' 中？

例如，最终目标是获得所有欧洲国家的数量之和，不幸的是，没有另一个“标记”可以将它们区分为欧洲国家。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您可以获得所有不是USA 或China 的国家/地区。

为此，您可以使用以下方法

europe = df.loc[(df['country']!='China (Mainland)') & (df['country']!='USA')]['country']

【讨论】：

【解决方案2】：

检查

EU = df.loc[~df['country'].isin(['USA', 'China (Mainland)'])]['country']

【讨论】：

【解决方案3】：

美国和中国不是大陆:)

df['continent'] = 'Europe'
df['continent'][df['country']=='USA'] = 'USA'
df['continent'][df['country']=='China'] = 'China (Mainland)'

【讨论】：